【摘 要】
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为了将频谱对纹理特性的表征能力应用于遥感图像分类提出了基于频域最小距离遥感图像纹理分类算法。将模板图像和适当窗口大小的待判别图像分别进行傅立叶变换,计算两者的频域距离,距离最小者即判别窗口中心像元为该类别的地物。运用该方法对SPOT(Pan)图像进行纹理分类试验,结果表明窗口大小为3×3时分类效果最好,总体分类精度达到80.4%。
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为了将频谱对纹理特性的表征能力应用于遥感图像分类提出了基于频域最小距离遥感图像纹理分类算法。将模板图像和适当窗口大小的待判别图像分别进行傅立叶变换,计算两者的频域距离,距离最小者即判别窗口中心像元为该类别的地物。运用该方法对SPOT(Pan)图像进行纹理分类试验,结果表明窗口大小为3×3时分类效果最好,总体分类精度达到80.4%。
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