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高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果. 相似文献
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提出了一种基于ICA算法的全极化SAR的滤波方法。首先对全极化SAR的四通道dB强度影像进行ICA变换,分离出信号及噪声分量,将噪声设为极小值,然后利用混合矩阵混合得到滤除噪声后的强度影像,结合原始相位信息,计算滤波后的散射矩阵。采用Foulum地物的EMISAR数据进行试验,并采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持系数以及极化相关系数进行评价。结果表明,该方法不但能有效滤除影像的噪声,在边缘等细节信息保持上也具有较大优势。此外,滤波后影像虽散射特性发生改变,但维持了地物间的差异,在基于统计特性的精细分类、边缘信息及小目标检测方面仍具有较好的应用潜力。 相似文献
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面向对象分类特征优化选取方法及其应用 总被引:2,自引:1,他引:2
与传统基于像元的分类方法比较,面向对象的分类方法可利用的地物信息更加丰富,然而如何从众多信息中筛选出能够有效提取不同地物的分类特征,从而提高分类效率与精度,是使用面向对象方法分类时急需解决的问题。SEaTH算法(分离阈值法)是一种有效的自动选取分类特征并计算阈值的方法,但其只考虑了类间距离,容易存在信息的冗余,从而对分类精度造成一定影响。本文在SEaTH算法的基础上,综合考虑了特征间的相关性、类间距离以及类内距离,对SEaTH算法进行了优化,并将改进前后的两种方法运用到广东省肇庆市TM影像及环境一号卫星影像土地覆盖分类中进行对比分析。实验结果表明,改进后的方法筛选出的特征在提取地物上更为有效,尤其使耕地的分类精度提高了12.26%,使分类总体精度由80%提高到了85.26%。改进后的方法对不易获取多时相影像的地区的土地覆盖分类具有重要意义。 相似文献
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针对现有空间插值方法局部保形性差、边界处理困难等问题,利用Voronoi空间剖分的结构特性,提出了一种多维统一的局部保形空间插值算法。利用随机模拟数据及中国城市平均气温数据进行了实例验证,结果显示,本插值算法可支撑不规则边界数据,在兼顾精度的同时,具有很好的局部保形性。 相似文献
116.
多时相遥感影像辐射归一化方法综述 总被引:2,自引:0,他引:2
多时相遥感影像的辐射归一化是进行变化检测或拼接不可缺少的步骤。本文从绝对辐射归一化和相对辐射归一化两个方面对现有的多时相遥感影像辐射归一化方法进行了总结。对各种辐射归一化方法进行了剖析,并指出了这些方法的优缺点和适应性。最后对多时相遥感影像辐射归一化方法未来的发展进行了展望。 相似文献
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主要介绍利用Microsoft Visual Basic.NET编写的地形图分幅编号查询与面积计算程序。通过该程序,根据经纬度坐标或高斯坐标,可查询该点所在各种基本比例尺下的图幅编号、西南图廓点的经纬度坐标以及在不同坐标系下的图幅面积。 相似文献
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