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摘要:
为改善西北半干旱地区的土壤含水率监测精度,该文选择张掖地区黑河流域为研究区,提出了一种基于主被动遥感融合数据贝叶斯网络分类的土壤水分信息提取方法.该方法依据光学与雷达遥感数据本身在反演土壤水方面的各自优势,首先利用小波变换与IHS结合的算法将TM5、4、3与ASAR数据融合,融合规则采用局部距离最大替代法,在突出融合影像细节的同时,一定程度上保留了TM数据的光谱信息.然后构建BN网络进行分类,以融合后新的R'、G'、B'量和TM6波段作为网络的输入,输出为5个不同的类别,分别对应5个不同等级的土壤水分含量.经实测数据对融合前后分类结果的比较分析,结果表明,此方法在植被区能取得更好的效果,分类精度达到76.1%,对荒漠区效果欠佳.因此该方法在植被覆盖区对提取区域土壤水分信息是可行的、有效的.
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文献信息
篇名 基于主被动遥感数据融合的土壤水分信息提取
来源期刊 农业工程学报 学科 地球科学
关键词 土壤 水分 遥感 数据融合 贝叶斯分类
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 187-192,后插2
页数 分类号 P237
字数 5391字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.06.034
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 赵英时 30 912 15.0 30.0
2 余凡 18 358 8.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
土壤
水分
遥感
数据融合
贝叶斯分类
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
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