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本文记述了采用TM和SPOT影象数据融合进行的宁波市土地动态监测试验过程,通过对遥感图像的处理、分析和解释来提取土地利用分类变化信息,及对监测精度的比较分析和得出的结论建议的论述。 相似文献
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基于Radarsat和TM图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息。雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度。本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法。最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radarsat、TM融合后的图像进行了分类。结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%。因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测。 相似文献
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针对传统泛概念树在进行正态云综合时出现雾化现象以及使用极大判定法进行遥感图像分类时缺乏类别信息的问题,提出了一种泛概念层次构建的改进算法,并基于改进的泛概念层次构建算法进行遥感图像分类。对TM遥感影像进行分类实验,并与常用的最大似然、最小距离、马式距离等方法进行遥感图像分类的对比试验,验证了本方法的有效性。 相似文献
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本文提出了一种基于知识的遥感图像模糊分类方法,在传统的模糊分类方法中加入了从GIS数据库中发现的知识,用它来辅助进行遥感图像分类,实验结果表明,分类的精度与传统的模糊分类方法相比有了较大程度的提高,是一种较好的遥感图像分类方法。 相似文献
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遥感图像分区自动分类方法研究 总被引:27,自引:2,他引:27
对判读区域自然景观复杂,数据时相与质量差异较大的遥感图像用常规的分类方法难以达到令人满意的效果,为此,作者采用了一种通过定义图像判读区,分类管理器和改进监督分类算法等方法来实现遥感图像的分区自动分类,以不同时相的TM拼接图像进行分类试验,结果表明:该方法比传统的监督分类方法有明显改进:(1)与整幅图像用同一个标准进行分类的方案相比,其精度显著提高,(2)可在分类前灵活,任意生成所感兴趣的判读区域,(3)在每个分区内可以采取不同的分类方案进行分类,(4)每个分区的分类结果可以保存在同一个文件中,而不需要另外生成新的操作层.因此分类不受次数的限制,可保证分类结果的完整性,每个分区的分类结果也可以保存为单个分区的分类结果. 相似文献
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在遥感领域中,遥感图像分类是一项十分重要的内容,也是运用遥感技术手段提取地物类别信息的一个关键环节。本文以TM影像为研究对象,采用决策树分类方法进行研究分析,详细地论述了该分类方法的整个研究流程,并得到分类后的结果图,最后利用混淆矩阵和Kappa系数对分类后的结果进行精度分析。通过与最大似然分类方法进行比较发现,决策树分类方法的分类效果明显,分类精度较高,总体分类精度、kappa系数均达到90%以上,为遥感图像分类提供了广阔的发展前景。 相似文献
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遥感图像融合技术及其在更新GIS数据库中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
分析SPOT图像和TM图像的特点,提出应用遥感图像融合的方法来综合利用SPOT和TM的图像信息。将融合结果图像与原始GIS矢量数据经过配准后透明叠加进行矢量数据的更新,从而达到更新GIS数据库的目的。 相似文献
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