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国土资源遥感  2007, Vol. 19 Issue (2): 31-34    DOI: 10.6046/gtzyyg.2007.02.08
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基于多特征信息融合的面向对象的高光谱图像分类
桂德竹1,李钢1,2,张成成1
1.中国矿业大学环境与测绘学院,徐州 221008;2.徐州市国土资源局,徐州 221006
THEOBJECT-ORIENTEDHYPERSPECTRALIMAGECLASSIFICATIONBASEDONMULTIPLE FEATURESDURINGINFORMATIONFUSION
GUIDe-zhu 1,LIGang 1,2HANGCheng-cheng 1
1.CollegeofEnvironmentandSpatialInformatics,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221008,China; 2.XuzhouLandResourcesBureau,Xuzhou221006,China
全文: PDF(535 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

由于高光谱影像的数据维数高,利用常规方法难以获得令人满意的分类结果。在基于信息融合的图像处理过程中,利用影像多特征融合信息进行面向对象的遥感图像分类,可有效降低原始图像数据维,提高分类精度。

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关键词 遥感构造烃异常综合预测    
Abstract

 

Becauseofthehighdatadimensionalityofhyperspectraldata,itisverydifficultforconventionalmeth
odstoobtainsatisfactoryresultsinthestudyofimageclassificationformaterialsontheground.Intheprocessof
featureimagesextractionbasedoninformationfusion,anewmethodisputforward,whichcombinesimage
multifeatureinformationfusionwithvariousclassificationalgorithmstomakeobjectorientedhyperspectralimage
classification.Experimentsshowthatimagedatadimensionsarereducedandclassificationaccuracyisimproved.

Key wordsStructures from remote sensing    Hydrocarbon anomaly    Comprehensive prediction
收稿日期: 2006-07-02      出版日期: 2009-07-24
: 

TP79:P56

 
通讯作者: 桂德竹(1983-),男,硕士研究生,主要从事遥感图像信息系统及遥感图像处理等研究。
引用本文:   
桂德竹, 李钢, 张成成. 基于多特征信息融合的面向对象的高光谱图像分类[J]. 国土资源遥感, 2007, 19(2): 31-34.
GUI De-Zhu, LI Gang, ZHANG Cheng-Cheng. THEOBJECT-ORIENTEDHYPERSPECTRALIMAGECLASSIFICATIONBASEDONMULTIPLE FEATURESDURINGINFORMATIONFUSION. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2007, 19(2): 31-34.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2007.02.08      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2007/V19/I2/31
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[3] 谭青, 吴亚军, 陈长胜. 遥感与化探异常在油气预测中的应用[J]. 国土资源遥感, 1996, 8(4): 30-35.
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