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摘要:
由于高分辨率遥感影像数据可以提供更加精细和准确的地表类别信息,它已经成为土地利用覆盖变化研究的主要数据源之一。本文以15米空间分辨率的遥感影像为数据源,利用数学形态学运算得到了高分辨率遥感影像的纹理特征图像序列,进行了决策树分类,得到了土地利用变化前后期的图像类别信息,采用图像变化轨迹法来进行变化检测。实验结果证明了本文提出算法的有效性,为更加实用的变化检测研究打下了基础。
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数学形态学
图像滤波
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于形态学纹理特征的高分辨率遥感影像变化检测
来源期刊 测绘科学技术 学科 工学
关键词 高分辨率遥感影像 数学形态学滤波 决策树 土地利用变化
年,卷(期) chkxjs_2017,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 143-151
页数 9页 分类号 TP7
字数 语种
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 丁海勇 南京信息工程大学地理与遥感学院 23 115 7.0 10.0
2 王晓英 南京信息工程大学地理与遥感学院 11 160 5.0 11.0
3 罗麒杰 南京信息工程大学地理与遥感学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
高分辨率遥感影像
数学形态学滤波
决策树
土地利用变化
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
测绘科学技术
季刊
2329-549X
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出版文献量(篇)
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