【摘 要】
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光谱相似性测度是高光谱影像光谱匹配分类的基础。综合两种或多种相似性测度能够提高光谱匹配分类精度，同时，加入空间信息也能改善光谱匹配分类效果。为了提高光谱匹配分类精度，在欧氏距离和相关系数测度的基础上，组合构成欧氏距离-相关系数测度，通过加入空间乘子，在分类过程中增加了空间信息约束，实现了结合空间信息的高光谱影像欧氏距离-相关系数测度(ED-SCC)匹配分类。利用PaviaUniversity和PH
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光谱相似性测度是高光谱影像光谱匹配分类的基础。综合两种或多种相似性测度能够提高光谱匹配分类精度，同时，加入空间信息也能改善光谱匹配分类效果。为了提高光谱匹配分类精度，在欧氏距离和相关系数测度的基础上，组合构成欧氏距离-相关系数测度，通过加入空间乘子，在分类过程中增加了空间信息约束，实现了结合空间信息的高光谱影像欧氏距离-相关系数测度(ED-SCC)匹配分类。利用PaviaUniversity和PHI影像对本文提出方法进行验证，结果表明，相比于只采用一种或两种光谱相似性测度的分类方法，本文方法能够将分类精度分别提高8％和2％，具有更强的匹配分类能力。
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地理国情监测的行业、部门较多，如土地、林业、农业等，积累了海量监测数据，由于数据的管理部门不同，数据大都各自独立存储，各类数据空间上、属性结构上有很大差异，数据的功能有待挖掘，为管理带来很多不便，迫切需要对数据进行科学、合理的整合，探索出一套行之有效的空间异构数据整合方法是必经之路，本文以辽宁省“林地落界数据”和“森林资源档案数据”的整合为例(试验区域为本溪县全境)，介绍了借助ArcGIS 9.3
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