多光谱和SAR遥感图像融合分类的特征选取

针对多光谱和SAR遥感图像特征层融合分类的特征选取问题,以Landsat卫星的TM图像和JERS-1卫星的SAR图像融合分类为例,给出了一种基于Rough Set理论的最佳分类特征选取方法．     

一种多光谱和SAR遥感图象的配准方法

针对现有配准方法在用于多光谱图象与ＳＡＲ遥感图象配准时,存在受ＳＡＲ图象斑纹噪声影响大,手工选取配准控制点（ＲＣＰ）精度低,利用图象景物特征配准时获取区域和边沿困难等缺点,以Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ图象与ＪＥＲＳ－１ ＳＡＲ图象配准为例,提出了一种利用分类图象形成的二值图象相关寻求配准控制点,并应用表面样条插值以提高ＲＣＰ精度的多光谱与ＳＡＲ感图象配准方法。由于在ＳＡＲ图象分类中利用了斑纹噪声的纹理特     

TM和SAR遥感图像的不同层次融合分类比较

多传感器遥感图像为分类技术提供了更多的地物特征信息,有助于提高分类精度,增强计算机自动解译的能力,减少遥感图像的后处理时间。给出了ＴＭ 和ＳＡＲ遥感图像根据信息处理所在的不同层次融合分类特征的选取及分类方法,并从融合分类的精度和计算时间消耗上对哈尔滨市附近地区５１２×５１２ 大小的ＴＭ和ＪＥＲＳ１ 的ＳＡＲ图像的不同层次融合的分类进行比较,指出特征层融合是ＴＭ和ＳＡＲ遥感图像融合分类的最理想层次     

多光谱和SAR遥感图像融合分类的特征选取

针对多光谱和SAR遥感图像特征层融合分类的特征选取问题,以Landsat卫星的TM图像和JERS—1卫星的SAR图像融合分类为例,给出了一种基于Rough Set理论的最佳分类特征选取方法．