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以西班牙Barrax地区的HyMap数据为例,利用K-L变换、波段指数、分段K-L变换、小波变换和可分性准则等常见的特征选择和提取方法,进行了特征提取和特征选择;然后,基于常用的监督分类法,通过各自的分类精度对各特征提取和特征选择法进行了比较和分析。实验结果表明使用可分性准则进行的特征选择时,基于波段指数、离散度平均值的分类精度相对较高;基于变换的特征选择中,K-L变换、分段K-L变换和小波变换的分类精度较高,三者基本上一致。而在监督分类方法的比较分析上,平行六面体法相对较差,最小距离法分类精度则相对较高,而最大似然法则比较稳定。 相似文献
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1系统简介
1.1系统建设背景
地理空间数据库是电子政务四大基础数据库之一,也是重要的信息化基础设施。随着北京市信息化建设的不断深入,地理空间信息资源的开发利用需求日趋紧迫。为满足“数字北京”、“数字奥运”建设的要求,北京市政府自2001年开始就开展了年度航空拍摄,以获取高分辨率遥感影像数据,同时,采购其他相关的卫星遥感影像,为政府各部门提供基础地理空间信息支撑。传统的数据管理和共享方式日益不能适应需求,北京市综合遥感影像数据库系统的建设就是为了有效解决海量遥感数据的存储、管理问题,[第一段] 相似文献
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洪涝灾情快速反应的星载SAR与TM数据的融合处理 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以1998年鄱阳湖地区发生洪涝灾害为研究实例,应用灾中的Radarsat-SAR和灾前的TM数据,以不规则三角网(TIN)方法实现了高精度几何配准。然后,通过波段相关性和信息熵值分析,选取最佳波段。最后,对不同融合模型得出的图像进行对比,得出结论:以灾中的SAR和灾前TM的一个近红外(TM5或TM7)以及一个可见光波段(TM3最佳),分别赋RGB色合成的图像效果很好,既能识别区分洪涝淹没的绝产区、土壤滞水减产区和未受灾区,并且操作简便,能满足洪涝灾情快速反应要求。 相似文献