ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究
曹敏1
卞正富2
1.中国矿业大学,环境与测绘学院,江苏,徐州,221116;虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏,南京,2100462.中国矿业大学,环境与测绘学院,江苏,徐州,221116
摘要：根据提升小波变换原理,结合小波变换和色调、强度、饱和度变换(IHS变换)融合方法的优点,提出了提升小波变换影像融合模型,用于提高遥感影像土地利用/土地覆被基础信息解译精度.采用对比分析方法,以长江口北岸的日本先进陆地观测卫星(ALOS)影像融合为例,综合影像主客观综合评价和影像分类Kappa系数值,将提升小波融合方法与传统融合方法进行对比分析研究.结果表明:提升小波融合模型优于传统融合方法,该模型在提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,从而有效地提高了遥感影像解译土地利用/土地覆被基础信息的精度.
关键词：提升小波影像融合土地利用/土地覆被影像分类Kappa系数
分类号：TP75(遥感技术)
资助基金：新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-0487;20060290511)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 655-659 )
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