变化信息监测的时域IHS变换

doi:10.6046/gtzyyg.2000.03.09

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摘要在IHS变换过程中,对I分量图像与高分辨率全色波段图像采用线性回归辐射配准,减少了不同传感器、不同时相影像间光谱噪音;采用相关系数法叠加方式,生成一新明度分量进行反变换,增强了变化信息,保留了多光谱信息与纹理信息,有助于自动分类。

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关键词 ：滑坡, 人工神经网络, 量化, 分布

Abstract：In order to applying IHStransform to change detection, first use linear aggression to perform Icomponent and high spatial resolution PANradiometric rectification to minimize noise and variation caused by the difference of sensor type and imaging time. Then use coefficent overlay method to create a new Icomponent for inverse transform. This method improves the fusion result and enhance the change information for classification.

Key words： Landslide Artificial neural network Quantification Distribution

收稿日期: 2000-03-24 出版日期: 2011-08-02

作者简介: 孙丹峰(1971-)男,在中国农业大学土地资源系任教,博士,主要研究方向为GIS和RS在土地资源管理和监测中的应用等

引用本文:

孙丹峰, 周光源, 杨冀红. 变化信息监测的时域IHS变换[J]. 国土资源遥感, 2000, 12(3): 53-56.
SUN Dan-feng, ZHOU Guang-yuan, YANG Ji-hong . MULTI-TEMPORAL HIS TRANSFORM FOR CHANGE INFORMATION DETECTION. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2000, 12(3): 53-56.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2000.03.09 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2000/V12/I3/53

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