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近年来红树林群落中物种结构简单、功能退化等环境问题日趋严重,为了及时准确掌握红树林群落的物种空间格局与分布,本文首先基于深圳福田红树林自然保护区无人机高光谱影像,利用归一化差值植被指数和归一化潮间红树林指数提取植被区域;然后在植被区域根据最佳指数法选取信息量大、波段相关性小的波段组合,分别采用基于像素支持向量机分类方法和面向对象影像分类方法对红树林物种进行分类。试验结果表明,基于像素支持向量机分类方法的总体精度为81.03%;利用面向对象影像分类方法的总体精度为85.58%。面向对象影像分类方法能有效去除椒盐噪声,充分利用对象光谱、形状及纹理信息,提供更准确的红树林分布信息。  相似文献   
2.
采用了高精度影像匹配技术获取控制点的平面坐标和高程值,利用了空间后方交会法直接计算出航空像片的外方位元素,缩短了摄影测量处理流程周期。  相似文献   
3.
利用信息熵方法对遥感影像的光谱特征进行离散化,根据信息熵的准则函数,寻找断点,对属性进行区间分割,以提高数据处理效率。并用决策树方法对多光谱遥感影像进行分类,通过对比离散化前后的分类效果分析离散化对多光谱遥感影像分类的影响,实验结果证明了该方法的有效性。  相似文献   
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