【摘 要】
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高寒地区气候寒冷、生态环境脆弱。近年来,频繁的人类工程活动严重破坏地表植被,加剧了高寒地区的土壤侵蚀。为有效监管生产建设活动,遏制人为新增土壤侵蚀,开展及时、准确的监测分析迫在眉睫,探索符合高寒区域的人为扰动地表信息提取方法十分必要。目前仅靠单波段灰度图像纹理特征提取地表信息存在信息量不足等明显缺陷,改进的彩色图像灰度共生矩阵方法(Color gray-level co-occurrence ma
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院,中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,中国气象局成都高原气象研究所
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高寒地区气候寒冷、生态环境脆弱。近年来,频繁的人类工程活动严重破坏地表植被,加剧了高寒地区的土壤侵蚀。为有效监管生产建设活动,遏制人为新增土壤侵蚀,开展及时、准确的监测分析迫在眉睫,探索符合高寒区域的人为扰动地表信息提取方法十分必要。目前仅靠单波段灰度图像纹理特征提取地表信息存在信息量不足等明显缺陷,改进的彩色图像灰度共生矩阵方法(Color gray-level co-occurrence matrix,简称CGLCM),可为人为扰动地表识别提供更为精确的纹理特征信息。本文以西藏自治区墨竹工卡县甲
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