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摘要:
为提高高分辨率遥感影像分类精度,针对高分二号影像发展一种综合利用遥感影像光谱和纹理信息的茶园种植区提取方法.该方法首先利用归一化植被指数(NDVI)和修正的归一化植被指数(MNDVI)构建新的光谱特征——差异归一化差分植被指数(DNDVI),通过灰度共生矩阵(GLCM)构建新的纹理特征——灰度共生纹理(GLCT),然后结合光谱和纹理特征运用支持向量机(SVM)的方法进行分类.试验采用2种方案(原始波段+光谱特征,原始波段+光谱特征+纹理特征)对影像进行分类,分类总体精度分别为79.6%、89.8%,Kappa系数分别为0.659、0.788.结果表明,结合纹理信息能明显地提高分类精度,并较好地实现对高分二号影像茶园种植区的分类提取.
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文献信息
篇名 基于高分二号影像结合纹理信息的茶园提取
来源期刊 江苏农业科学 学科 农学
关键词 高分辨率 光谱 纹理 GLCM 茶园提取
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 农业工程与信息技术
研究方向 页码范围 210-214
页数 5页 分类号 TP79|S127
字数 4387字 语种 中文
DOI 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.02.053
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研究主题发展历程
节点文献
高分辨率
光谱
纹理
GLCM
茶园提取
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
江苏农业科学
半月刊
1002-1302
32-1214/S
大16开
南京市孝陵卫钟灵街50号
28-10
1973
chi
出版文献量(篇)
24128
总下载数(次)
53
总被引数(次)
109978
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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