【摘 要】
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遥感影像上的植被信息是一个很重要的基础信息源，而植被信息的提取又存在很多方面的影响，如“混合像元”、“异质同像”。通常，应用最大似然法不能很好地解决这些方面的影响。笔
【机 构】
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平顶山工学院,郑州大学环境与水利学院
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遥感影像上的植被信息是一个很重要的基础信息源，而植被信息的提取又存在很多方面的影响，如“混合像元”、“异质同像”。通常，应用最大似然法不能很好地解决这些方面的影响。笔者提出了“先主要后次要，层次化推进原则”，应用最大似然方法进行植被信息识别提取，降低了“异质同像”的误判率，较大程度上避免了“混合像元”的不确定因素，同时将“混合像元”作为进一步区分不同植被类型的参考依据，使可解译的植被信息量增加，取得良好的效果。
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