【摘 要】
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应用融合变换对四川西昌地区紫茎泽兰遥感图像ASTER数据进行处理，结果表明：对ASTER三种传感器生成的三种分辨率的影像数据进行Gram-schmidt融合处理，可以将具有较高光谱分辨率的
【机 构】
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贵州省草业研究所,四川农业大学草业科学系
【基金项目】
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外来植物物种环境安全评估及监测体系研究,四川省紫茎泽兰综合防治技术研究示范（00223800）
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应用融合变换对四川西昌地区紫茎泽兰遥感图像ASTER数据进行处理，结果表明：对ASTER三种传感器生成的三种分辨率的影像数据进行Gram-schmidt融合处理，可以将具有较高光谱分辨率的多光谱遥感波段的空间分辨率从30m×30m提高到15m×15m，增加更多的地表地物组分信息，有助于识别各种不同地物类型，同时使同一地物的光谱信息变换前后保持不变，确保了后续图像分类的可靠性。应用ENVI中对融合后的图像进行马氏距离分类，分类结果总体精度为73．6983％，Kappa系数等于0．6936
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