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遥感技术的广泛应用,推动了农业生产和研究快速发展。研究面向土地利用变化检测与分类的遥感图像处理方法,可为优化农业生产决策、土地区域规划管理等基础工作和研究提供技术支持。本文在前人研究的基础上,深入研究了土地利用所涉及的遥感图像增强、配准、融合、变化检测和分类方法,主要工作如下:首先,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Tansform,NSST)和参数化对数图像处理模型的土地利用遥感图像增强方法。对土地利用遥感图像进行NSST分解,利用参数化对