【摘 要】
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为了提高多源遥感图像在低分辨率成像环境下的检测识别能力,提出基于随机森林的多源遥感图像特征融合方法。采用增强型D-ASPP结构滤波分析的方法,建立低分辨率多源遥感图像滤波成像分析模型和三维成像模型,通过提取多源遥感图像的多分辨边缘特征信息,建立低分辨率多源遥感图像的特征分割模型,利用空间维度匹配进行遥感图像的特征匹配,利用灰度直方图的细节层次分布特征,构建多源遥感图像的灰度直方图模型及随机森林学习
【机 构】
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黑龙江省生态气象中心,黑龙江哈尔滨150030;黑龙江省科学院自然与生态研究所,黑龙江哈尔滨150010
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为了提高多源遥感图像在低分辨率成像环境下的检测识别能力,提出基于随机森林的多源遥感图像特征融合方法。采用增强型D-ASPP结构滤波分析的方法,建立低分辨率多源遥感图像滤波成像分析模型和三维成像模型,通过提取多源遥感图像的多分辨边缘特征信息,建立低分辨率多源遥感图像的特征分割模型,利用空间维度匹配进行遥感图像的特征匹配,利用灰度直方图的细节层次分布特征,构建多源遥感图像的灰度直方图模型及随机森林学习模型,采用低分辨特征分解和信息增强的方法进行图像的特征融合,实现多源遥感图像的多模状态融合和优化成像,提
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