原文服务方: 浙江农林大学学报       
摘要:
针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法,探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法.以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源,采用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换),Brovey变换(彩色标准化变换),PC变换(principle components,主成分变换),HPF变换(high-pass fusion,高通滤波变换),GS变换(gram-schmidt,正交化变换),Pansharp变换(超分辨率贝叶斯变换)等6种常用融合算法,通过目视和定量特征分析对融合效果进行评价,并结合面向对象分类方法对融合后影像进行地类信息提取和分析,探讨6种融合算法对GF-2影像在林区地类提取的适宜性.研究结果表明:基于Brovey和HSV算法的融合结果目视效果良好,清晰度与纹理增强明显;这2种融合算法影像在不同地类信息的提取上各有优势,HSV算法融合结果在不同地类的提取上效果最好,分类总精度可达85.14%,Brovey算法融合结果则在森林类型的提取上具有最高的分类总精度,为75.72%;其余4种融合算法在图像质量及其他地类提取中各有优势,具体融合算法的选取需根据应用目的和影区应用区域的实际情况而定.该研究可为林业部门提高GF-2卫星的适用性及大规模应用提供参考.
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内容分析
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文献信息
篇名 面向林地分类的GF-2影像融合算法评价
来源期刊 浙江农林大学学报 学科
关键词 森林经理学 影像融合 林地提取 GF-2影像 面向对象分类
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 340-348
页数 9页 分类号 S757.2
字数 语种 中文
DOI 10.11833/j.issn.2095-0756.2017.02.019
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 彭道黎 北京林业大学林学院 101 1162 18.0 27.0
2 胡曼 北京林业大学林学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
森林经理学
影像融合
林地提取
GF-2影像
面向对象分类
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
浙江农林大学学报
双月刊
2095-0756
33-1370/S
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
3071
总下载数(次)
0
总被引数(次)
44436
论文1v1指导