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摘要:
提尝试利用变化检测技术从遥感卫星影像上提取入侵植物蔓延的变化区域,实现对入侵植物的遥感监测。以预处理后的福建罗源湾2000年和2006年的Landsat TM/ETM+分布影像为数据源。首先采用ENVI软件对预处理过的入侵植物互花米草分布的遥感图像进行配准;然后对配准后的两时相遥感图像采用基于非下采样Shearlet变换和模糊C均值聚类(FCM )的算法进行变化检测,实现入侵植物蔓延区域的位置和边界的检测。实验结果表明:该算法可以自动识别入侵植物生长扩散的的面积和边界,能准确地对入侵植物进行遥感监测。
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文献信息
篇名 基于非下采样Shearlet和FCM变化检测的入侵植物遥感监测
来源期刊 激光杂志 学科 工学
关键词 变化检测 入侵植物 遥感监测 互花米草 非下采样Shearlet FCM
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 光全息与信息处理
研究方向 页码范围 40-42
页数 3页 分类号 TN248.1
字数 2583字 语种 中文
DOI
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 杨杰 上海交通大学图像处理和模式识别研究所 340 5370 35.0 58.0
2 贾振红 新疆大学信息科学与工程学院 286 1621 18.0 28.0
3 覃锡忠 新疆大学信息科学与工程学院 125 691 13.0 18.0
4 李青松 新疆大学信息科学与工程学院 4 19 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
变化检测
入侵植物
遥感监测
互花米草
非下采样Shearlet FCM
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
激光杂志
月刊
0253-2743
50-1085/TN
大16开
重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼1405室
78-9
1975
chi
出版文献量(篇)
8154
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33811
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