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1.
遥感数据融合方法分析与评价综述   总被引:56,自引:3,他引:53  
论述了几种常用的基于像元级遥感影像融合方法的原理、特点、作用及限制条件,对各种相应的算法进行了分析和评价,归纳并阐明了遥感数据融合效果定量评价指标及其意义,展望了遥感数据融合方法的发展与应用前景。  相似文献
2.
南京市城市绿地现状遥感分析   总被引:52,自引:2,他引:50  
应用TM影像对南京城市景观生态格局进行研究并对研究方法进行了探讨,为了提取正确的生态绿地专题信息,对提取的方法进行了探讨,研究中尝试用NDVI波段及其它段组合对南京城市植被进行解译,效果较好,研究结果表明,南京市生态绿地分布很不平衡,紫金山区的林地占主体,而繁华的中心城区,生态绿地相对总体绿地来说占据的面积很少。提出了南京生态绿地建设的合理化建议。  相似文献
3.
从航空遥感图像中自动提取主要道路   总被引:35,自引:2,他引:33       下载免费PDF全文
文贡坚  王润生 《软件学报》2000,11(7):957-964
如果能自动地从航空遥感图像中提取出道路网,将会简化城市地物目标的分类和测量过程.该文根据城市主要道路在图像中的特性进行了模型化处理,进而提出了基于直线的、自动提取的方法.算法重点考虑到成像过程中必然引入的各种噪声,用高斯分布函数模糊化直线参数,使提取具有良好的稳健性.算法中的参数选择都是通过理论分析所得,因此,提取过程实现了自动化.实验结果表明,该方法能够从实际航空遥感图像中提取出主要道路网.  相似文献
4.
遥感图像大气校正方法综述   总被引:28,自引:1,他引:27  
对目前常用的大气校正方法作了较详细的介绍,包括辐射传输模型法、黑暗像元法、不变目标法、直方图匹配法等8种方法。分析了各种方法的优缺点,以及它们各自的适用范围,并对各种方法在国内外应用的情况作了概括。  相似文献
5.
基于多小波变换的图像融合研究   总被引:23,自引:2,他引:21  
多小波是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。在研究了多小波变换的特性后,提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法,并将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像数据利用此方法进行了融合。这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能很好地将源图像的细节融合在一起。通过实验结果证明,采用这种方法可以得到更好的融合效果。  相似文献
6.
基于IHS变换与小波变换的遥感图像融合   总被引:21,自引:0,他引:21  
针对多光谱图像与全色图像的融合,本文提出了一种基于IHS变换和小波变换的遥感图像融合方法。新方法首先对多光谱图像作IHS变换,得到亮度I,色度H,饱和度S三个分量;其次,利用小波变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到新的多光谱图像。主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和PCA变换融合方法,不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息。  相似文献
7.
决策树分类法及其在土地覆盖分类中的应用   总被引:21,自引:1,他引:20  
基于决策树分类算法在遥感影像分类方面的深厚潜力,探讨了3种不同的决策树算法(UDT、MDT和HDT)。首先对决策树算法结构、算法理论进行了阐述,然后利用决策树算法进行遥感土地覆分类实验,并把获得的结果与传统统计分类法进行比较,研究表明,决策树分类法有诸多优势,如相对简单,明确,分类结构直观,另外,与以假定数据源呈一国家概率分布,然后在此基础上进行参数估计的常规分类方法相比,决策树属于严格“非参”,对于输入数据空间特征和和分类标识具有更好的弹性和鲁棒性(Robust).  相似文献
8.
基于径向基函数(RBF)映射理论的遥感影像分类模型研究   总被引:19,自引:0,他引:19  
与传统统计方法的分类器相比较,人工神经网络(ANN)方法应用于遥感影像分类,不需预先假设样本空间的参数化统计分布,具有复杂的映射能力。大多数ANN分类器采用误差反向传播(BP)学习算法的多层感知器模型(BPNN),其主要缺陷是学习速度缓慢、容易陷入局部极小而导致难以收敛等。基于径向基函数(RBF)映射理论的神经网络模型融合了参数化统计分布模型和非参经线性感知器映射模型的优点,在实现快速学习的同时,  相似文献
9.
QUICKBIRD数据处理及其应用   总被引:19,自引:0,他引:19  
林辉  何安国  赵煜鹏  罗树壮 《遥感信息》2004,(2):20-23,i002
以高分辨率的QUICKBIRD卫星数据为研究对象,经反差增强和比值运算,使处理后的图像分辨率高且接近真彩色。具有较好的识别效果;在图像上均匀布设13个地面控制点(GCP),另选取3个国家三级控制点参与静态GPS外业实测及内业解算,平差后各控制点坐标误差在1cm左右。利用遥感图像处理软件ER Mapper6.2为平台,进行二次多项式几何精校正.校正时各控制点的RMS值控制在1个像元以内;用1:500地形图对纠正后的图像进行精度检验,其点位误差在1m左右。说明纠正后的图像具有较高的精度。本文还对纠正后的遥感图像进行了应用研究,结果表明:各地类的判读精度均很高,其综合判对率为95.7%;该图像能将针叶树种和阔叶树种分开,树种的识别仍有难度。通过纠正后的图像与已完成的研究区内土地利用现状图进行匹配与精度分析,发现土地利用现状图有的区域精度较高。但有的区域存在较大误差。  相似文献
10.
基于小波包变换的遥感图象融合   总被引:19,自引:0,他引:19  
为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来,以提高对图象信息的分析和提取能力,在研究了小波包图象分析法之后,提出了一种基于小波包变换的图象融合方法,由于小波包变换能对图象进行多层次分解,包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解,因此小波包分析能够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法,利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象,能够很好地将源图象的细节融合在一起,通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较,证明该融合方法可以获得更好的融合效果。  相似文献
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