多源遥感数据融合及其对植被识别的影响

• 作者: 刘秀英 孙华 林辉 熊育久 莫登奎
• 来源期刊: 林业资源管理
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 数据融合 SPOT-5 ETM+ 植被识别
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 科学技术
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: TP75
• 字数: 2682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6622.2005.05.016

摘要

融合数据因其综合了不同遥感数据源的优势,充分协同利用了多源信息,被广泛应用于各个领域.SPOT-5遥感卫星集合了多重分辨率、多种遥感器于一身,该特点使得它在资源环境调查和规划与动态监测、地图制图与更新等领域得到广泛应用.本文从SPOT-5数据的自身融合和SPOT-5与ETM+数据融合两方面着手,利用遥感应用中常用的HIS变换、Brovey变换、HPF变换,探寻有利于植被识别的融合方法.结果表明:1)HPF变换对目视判读最为有利,依次是Brovey变换法、HIS变换法;2)SPOT-5数据自身融合的视觉效果优于SPOT-5与ETM+两种数据融合的;3)将植被分为5种类型,对SPOT-5自身融合影像进行目视判读,再通过实地验证,得出HPF变换、Brovey变换、HIS变换的加权精度分别为: 82.99%、79.01%、71.02%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林辉	中南林学院遥感应用研究所	20	571	13.0	20.0
2	孙华	中南林学院遥感应用研究所	6	257	5.0	6.0
3	莫登奎	中南林学院遥感应用研究所	7	294	6.0	7.0
4	熊育久	中南林学院遥感应用研究所	6	257	5.0	6.0
5	刘秀英	中南林学院遥感应用研究所	5	244	4.0	5.0