【摘 要】
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对于遥感影像的植被特征直接进行计算机智能提取、分类,不同的理论下有着不同的方法.但是由于受到各种因素的影响,传统方法的提取精度还不是很高.在对研究区内的试验区图像运
【机 构】
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华东师范大学地理系地理信息教育部开放实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目"遥感与地理信息系统支持下的地物BRDF反演研究(49971057)"。
论文部分内容阅读
对于遥感影像的植被特征直接进行计算机智能提取、分类,不同的理论下有着不同的方法.但是由于受到各种因素的影响,传统方法的提取精度还不是很高.在对研究区内的试验区图像运用小波理论,对图像进行二维小波变换处理并提取NDVI的基础上,再进行分类,将得到的结果与直接进行计算机自动分类结果相比较,得到如下结论:①经过小波变换后的图像,其相同地物内部的土壤亮度噪声得到削弱,不同地物的边缘差异得到增强,有利于进行图像的计算机智能分类;②对图像进行小波变换后试验区植被特征的分类精度明显高于没有经过小波变化的图像分类精度;③
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