【摘 要】
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根据灰度共生矩阵计算的纹理数据,受到窗口大小、步长、方向、灰度等级这些参数及纹理统计量等因素的影响。如何评价在计算机自动搜素过程中,不同参数组合及不同纹理统计量的
【基金项目】
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项目名称:基于面向类技术的高分辨率遥感图像森林信息提取方法研究;基金颁发部门:国家自然科学基金委(30771725);项目名称:浙江森林碳生存与储量计量模型研建及应用评估系统开发;基金颁发部门:浙江省科学技术厅(2008C12068)
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根据灰度共生矩阵计算的纹理数据,受到窗口大小、步长、方向、灰度等级这些参数及纹理统计量等因素的影响。如何评价在计算机自动搜素过程中,不同参数组合及不同纹理统计量的纹理数据,是一个值得研究的问题。纹理数据如果具有好的区分度即好的图像分类价值,则在图像同一地物区域内,纹理数据应该具有较好的一致性,而不同地物区域间纹理数据应该具有明显的差异。根据这个原则,本文提出了一个可分离性指标——J指标。无人机航片的试验结果表明,该指标具有较好的评价效果。试验同时表明：窗口大小至少应包含图像中纹理颗粒最大地物的一个周期;总
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