黑龙江省科技攻关计划项目(GC04B713)
- 作品数：4 被引量：22H指数：2
- 相关作者：范文义刘丽娟李海洋杜春英刘宏伟更多>>
- 相关机构：东北林业大学黑龙江省气象科学研究所更多>>
- 发文基金：黑龙江省科技攻关计划项目国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用被引量：12
- 2008年
- 为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。
- 刘丽娟范文义
- 关键词：遥感IHS变换小波变换小波基小波系数
- 嫩江沙地沙质荒漠化程度遥感定量评价——以杜尔伯特蒙古族自治县为例被引量：1
- 2009年
- 杜尔伯特蒙古族自治县位于嫩江沙地的中心,以杜尔伯特蒙古族自治县为例研究嫩江沙地的荒漠化程度有较好的代表性。在研究区选取63个样地实地调查荒漠化程度,同时获取研究区的ETM+遥感影像,对荒漠化主要评价因子植被盖度、生物量、裸沙占地百分比进行遥感定量反演,地表结皮和土壤质地采用定性的方法结合目视解译进行提取。在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化程度评价的定量化遥感信息模型,并输出荒漠化程度分布图。利用63个实测样地数据评价遥感信息模型的精度,被正确评价的样点数为57个,遥感信息模型对杜尔伯特蒙古族自治县荒漠化程度进行定量评价的精度达到90.5%。
- 李明泽应天玉范文义刘丽娟
- 关键词：荒漠化评价遥感信息模型
- 荒漠化地区植被因子的定量反演方法被引量：2
- 2010年
- 采用国产高光谱分辨率成像光谱仪(OMIS-Ⅰ)系统数据对荒漠化评价的植被因子(植被盖度、生物量)进行了定量反演。通过建立以像元为单位的定量化遥感信息模型,获得荒漠化地区植被因子的分布图。结果表明,用高光谱数据定量反演荒漠化地区植被生物量和盖度是比较可靠的。当反演区域内灌木和草地同时存在时,多项式模型的精度要明显高于线性模型;当植被类型单一时,模型即为较高精度的线性模型。植被因子的定量反演与植被类型有关。
- 杜春英刘宏伟
- 关键词：遥感信息模型
- 基于概率神经网络的遥感图像分类MATLAB实现被引量：8
- 2008年
- 在遥感图像分类研究方面人工神经网络是一种有效途径,与传统的分类方法相比概率神经网络具有许多优良的性能,因此利用神经网络工具箱构建了概率神经网络,经对比分类精度选取最优SPREAD=0.009,并对一幅TM假彩色遥感图像通过训练后,仿真输出能真实地反映原始图像的特征,其分类总精度为82.62%,Kap-pa系数为0.7821,结果表明:分类精度能够满足遥感图像分类的需要。
- 李海洋范文义
- 关键词：MATLAB概率神经网络
