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摘要:
北京地区部分农作物和城市化区域的光谱属性接近,仅仅利用光谱信息无法有效地提取北京的城市化区域.提出了利用Skewness纹理区分农作物和城市化区域,结合光谱和高程信息可以有效提取城市化区域.经过大量的样本检验表明,引入Skewness特征能够大幅度提高分类精度.
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文献信息
篇名 基于Skewness纹理的北京城市化区域提取
来源期刊 安徽农业科学 学科 农学
关键词 ETM+ 遥感 纹理 建成区 Skewness
年,卷(期) 2008,(17) 所属期刊栏目 农业信息
研究方向 页码范围 7407-7409,7412
页数 4页 分类号 S127
字数 3055字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0517-6611.2008.17.176
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 关泽群 武汉大学遥感信息工程学院 59 819 18.0 25.0
2 沈体雁 北京大学政府管理学院 109 1370 18.0 34.0
3 李熙 武汉大学遥感信息工程学院 26 286 7.0 16.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
ETM+
遥感
纹理
建成区
Skewness
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业科学
半月刊
0517-6611
34-1076/S
大16开
安徽省合肥市农科南路40号
26-20
1961
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
总被引数(次)
436536
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