【摘 要】
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如何有效地从遥感图像中提取所需信息，是遥感图像处理的第一个关键问题。传统的基于像素的算法对每个像元进行单独信息提取，不考虑相邻像元之间的空间相关性，尤其随着高空间分辨
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如何有效地从遥感图像中提取所需信息，是遥感图像处理的第一个关键问题。传统的基于像素的算法对每个像元进行单独信息提取，不考虑相邻像元之间的空间相关性，尤其随着高空间分辨率遥感的发展，图像的空间细节描述能力得到提高，像元之间的空间相关性得到增强，使传统的遥感图像光谱分类方法面临着巨大的挑战。基于此背景，本文以遥感图像解译理论和小波多尺度多分辨率分析理论为技术基础，运用Matlab强大的矩阵运算功能进行图像信息的提取和定量分析，对结合光谱信息和空间信息的遥感图像模式识别进行了较深入的研究，通过小波多分辨率分析，构造每个像元的空间参数，整合图像的光谱信息和空间信息进行遥感图像识别。同时将该算法应用于IKONOS卫星遥感图像的识别，并将处理结果和传统的识别方法处理的结果进行了比较，对结合光谱特征和空间特征的分类方法进行了初步的研究。
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