| 基于SFIM算法的融合影像分类研究 |
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| 引用本文： | 徐涵秋.基于SFIM算法的融合影像分类研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2004,29(10):920-923. |
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| 作者姓名： | 徐涵秋 |
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| 作者单位： | 福州大学环境与资源学院,福州市工业路523号,350002 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(40371107)，国家教育部高等学校骨干教师专项基金资助项目。 |
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| 摘 要： | 以福州市城乡结合部的Landsat7ETM 影像为例,就该融合算法的自动分类精度作进一步研究,并藉此对该算法作全面评价。研究结果表明,SFIM融合影像的分类精度高于原始未融合影像的分类精度,但选择不同尺寸的均值滤波器会影响融合影像的分类精度。试验表明,太大尺寸的滤波器虽然能提高高分辨率影像的信息融入度,但会降低融合影像的分类精度和光谱的保真度。
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| 关 键 词： | SFIM算法 融合影像分类 遥感 |
| 文章编号： | 1671-8860(2004)10-0920-04 |
| 修稿时间： | 2004年3月20日 |
Classification of Fused Imagery Base on the SFIM Algorithm |
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| XU Hanqiu.Classification of Fused Imagery Base on the SFIM Algorithm[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2004,29(10):920-923. |
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| Authors: | XU Hanqiu |
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| Institution: | XU Hanqiu 1 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SFIM algorithm classification accuracy of fused-imagery remote sensing |
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