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51.
52.
遥感影像决策级融合方法实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一.对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络.融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM 多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C 全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合.融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度.在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像. 相似文献
53.
用ASETR图像和地统计学纹理进行岩性分类 总被引:9,自引:0,他引:9
运用新获取的ASTER数据可以对岩性进行识别与分类:首先运用地统计学中的变差函数来计算分析几种选定的岩性单元的灰度值空间变化特征;运用ASTER数据的可见光一近红外波段、短波红外(SWIR)波段以及二者的组合进行岩性的分类,分析分类精度的变化。用变差函数作为纹理的计算函数来提取图像纹理,并与原始的光谱数据结合,进行岩性的分类。结果表明,与单纯的光谱分类相比,加入纹理信息可显著改善分类精度;用不同方向的滞后距离提取的图像纹理对图像的分类结果有一定的差异,尤其是对存在明显的各向异性的岩石单元。 相似文献
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