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遥感影像融合对影像分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。针对印度P6卫星LISS-4全色数据和LISS-3多光谱数据进行多种融合实验,融合方法包括HIS变换、Brovery变换、PCA变换和Gram-Schmidt变换。根据融合结果的最终应用目的——目视解译和屏幕矢量化,采用信息熵、标准差、相关系数和视觉效果对融合方法进行定量和定性评价。分析结果表明,Brovey变换后的图像空间信息详细程度最差;HIS变换后的图像光谱保真能力最差;PCA变换和Gram-Schmidt变换方法融合效果图纹理信息清晰,光谱保真度好,适合P6卫星影像融合。最后选择2%线性拉伸后的PCA融合影像为工作底图,在此基础上对漓江两岸土地利用状况展开遥感调查。 相似文献
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利用landsat-7 ETM+数据,应用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)方法提取桂林市及其周边地区水体信息的时候,发现多处喀斯特地貌山体阴影被误判成水体,显然利用单一的MNDWI无法去除这一干扰因素.考虑到水体表面的坡度比较平缓,于是结合坡度信息进行决策树分类,消除了喀斯特地貌山坡阴影产生的干扰,从而准确的提取了桂林市喀斯特地貌地区的水体信息. 相似文献
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