SPOT 5在森林资源二类调查应用中数据优化研究

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为了实现SPOT 5影像应用于森林资源二类调查过程中影像数据最优的目视效果,首先利用标准差、均值、信息熵、OIF指数等指标对影像融合及目视解译最佳波段进行选取;其次,针对性地引入了亮度信息、空间细节和纹理结构、信息量、光谱特性保持程度等融合效果评价参数,并以高空间分辨率信息继承程度作为重要参数以反映融合影像空间分辨率特征,把最佳波段作为统计对象对常用的9种像素级融合方法进行了融合效果分析。比较得出PCA融合为9种方法中综合最优,影像亮度、空间分辨率信息较高,视觉效果最佳;乘积融合和Brovey融合虽
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多示例学习以示例组成的包作为训练样本,学习的目的是预测新包的类型。从分类角度上,处理问题的策略类似于以均质对象为基本处理单元的面向对象影像分类。针对两者之间理论和
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