基于光学和雷达遥感影像融合的地类识别研究

韩瑞梅; 杨晓; 刘培

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名

邮箱

手机号码

标题

留言内容

验证码

基于光学和雷达遥感影像融合的地类识别研究

河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘与地理信息局重点实验室,河南焦作454003;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454003
浙江正元地理信息有限责任公司,浙江德清,313200
河南理工大学
浙江正元地理信息有限责任公司

基金项目: 河南省高校基本科研业务费专项资金(NSFRF140113)%河南理工大学博士基金(B2015-20)%国家自然科学基金委员会与神华集团有限责任公司联合资助项目(重点项目U1261206,培育项目U1261106)%测绘地理信息公益性行业科研专项经费项目(201412020)%河南理工大学青年基金(Q2015-3)%焦作市科技计划项目(2014400003)

详细信息

中图分类号: TP391
计量
- 文章访问数: 102
- HTML全文浏览量: 14
- PDF下载量: 11
- 被引次数: 0
出版历程

Land Cover Identification Based on Optical and SAR Remotely Sensed Data Fusion

摘要

摘要: 针对光学和雷达协同处理信息挖掘的需求,为提高主被动遥感数据协同处理应用于土地利用/覆盖地类识别的能力,提出了一种改进的光学和雷达遥感数据融合识别方法.以意大利PAVIA地区的ERS SAR和Landsat TM影像、江苏徐州矿区的ALOS PALSAR和AVNIR-2影像对,ALOS PALSAR和SPOT影像对为信息源,利用改进的小波变换与色彩域变换算法进行处理,融合结果与传统的Brovey、GS、PCT、HSV、Wavelet融合算法作定量比较,并采用支持向量机(SVM)算法以相同的训练区分别对融合前后的影像,及不同融合结果进行典型地物类型识别.通过融合影像定量指标评价和识别应用验证,结果表明改进的融合算法很好地保留了融合前影像的光谱和纹理信息,且使用融合后影像识别的精度不仅明显优于单独利用光学或雷达影像,而且比采用的传统融合算法的识别结果也有较大提高.
- 光学和雷达数据 /
- 信息融合 /
- 数据挖掘 /
- 地物识别

HTML全文

参考文献(0)

施引文献

资源附件(0)

访问统计

点击查看大图

计量

文章访问数: 102
HTML全文浏览量: 14
PDF下载量: 11
被引次数: 0

留言板

基于光学和雷达遥感影像融合的地类识别研究

计量

出版历程

Land Cover Identification Based on Optical and SAR Remotely Sensed Data Fusion

计量

出版历程

目录