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高分辨率影像包含丰富的地物细节信息，采用传统的监督或非监督算法难以得到有效的影像分类结果；若能将高分辨率影像的纹理、空间信息与光谱信息相结合共同进行分类，则可以得到较好的分类效果。
结合地物纹理、空间信息的高分辨率影像分类技术研究
【摘 要】
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高分辨率影像包含丰富的地物细节信息，采用传统的监督或非监督算法难以得到有效的影像分类结果；若能将高分辨率影像的纹理、空间信息与光谱信息相结合共同进行分类，则可以得到较好的分类效果。
【机 构】
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陕西省西安市雁塔区航天大道东口航天天绘科技有限公司
【出 处】
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第三届全国高分辨率遥感数据处理与应用研讨会暨地理国情监测技术与应用研讨会
【发表日期】
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2013年11期
其他文献
居民区是人类生活的集聚地，及时准确地获取居民区信息对于动态监测城镇变化和进行城镇规划具有重要的意义。当前快速发展的高分辨率对地观测技术为居民区信息的获取提供了新的数据源。
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针对遥感影像快速处理的需要，提出一种基于L-M算法优化的同步配准拼接算法，算法首先提取影像中的SIFT 特征点，并自动进行特征点的匹配，接着按照同步配准的方式实现由两视图配准逐步合并到整个全区，每合并一次利用L-M 算法进行参数优化一次，直到所有影像对齐到统一的坐标系，最后利用小波多层分解实现缝隙的消除和色彩的融合。实验证明，采用该算法可以有效提高影像拼接的速度和精度，为海量遥感影像的快速自动拼接