论文摘要
为提高基于遥感影像的地物分类精度,以河北省遵化市为研究区,利用Landsat-8 OLI多光谱影像和Sentinel-1A SAR影像开展基于影像融合的地物分类研究。首先,结合波段相关性分析与最佳指数因子确定Landsat-8 OLI影像中参与地物分类的最佳波段组合,基于灰度共生矩阵提取Sentinel-1A影像中参与地物分类的最佳纹理特征;然后,采用Gram-Schmidt方法融合Landsat-8 OLI的最佳波段组合与Sentinel-1A的最佳纹理特征;最后,利用支持向量机分类法对融合影像进行分类,并对分类结果进行比较分析。结果表明:基于融合影像的地物总体分类精度达87.30%,较单一的Landsat-8OLI影像提高15.28%,对水体和建设用地的区分程度有一定提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李雪欣,马保东,张嵩,陈玉腾,吴立新
关键词: 融合,地物分类,多源遥感
来源: 测绘与空间地理信息 2019年12期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 电信技术
单位: 东北大学资源与土木工程学院,中南大学地球科学与信息物理学院
基金: 国家自然科学基金青年基金项目(41201359),中央高校基本科研业务专项资金项目(N160104006)资助
分类号: TN957.52
页码: 55-58
总页数: 4
文件大小: 1096K
下载量: 262