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ALOS全色与多光谱影像融合的土地覆盖分类
  • 论文名称:ALOS全色与多光谱影像融合的土地覆盖分类
  • 作者: 吴瑞娟; 何秀凤; 杨智翔;
  • 录入时间:2012-8-17
  • 文件大小:1051 K
  • 解压密码:www.gissky.net
论文摘要
  • 利用Brovey、HighPass Filter和Gram-Schmidt 3种融合方法,对ALOS卫星全色与多光谱影像进行融合,并对融合后影像进行土地覆盖分类研究,从定性分析和比较融合后影像的分类精度2个方面综合评价了3种融合方法的效果。结果表明,3种融合方法都提高了影像的空间分辨率,Gram-Schmidt和HPF融合后影像光谱保持性好,同时3种融合方法不同程度上提高了影像的总体精度和Kappa系数,Gram-Schmidt最高,Brovey次之,HPF最弱,但对于不同地物分类精度又不尽相同,从整体分类结果来看,Gram-Schmidt最优。 更多还原


    【Abstract】 Fusion of images with different spatial resolution can improve visualization of the images involved.This study tried to show that the fusion of the images could improve classification accuracy of the images.Three image fusion algorithms were employed in the study of data fusion and classification of ALOS panchromatic and multi-spectral images,taking the center part of Yancheng city as the study area.These were Brovey transform,High Pass Filter(HPF) and Gram-Schmidt(GS) methods,the effectiveness ... 更多还原

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