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遥感融合图像分类精度的研究

Study of Classification Accuracy of RS Fused Image

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【作者】 吴连喜

【Author】 Wu Lianxi (Department of Survey,East China Technical University,Fuzhou,Jiangxi344000)

【机构】 东华理工学院测量系 江西抚州344000

【摘要】 把不同空间分辨率的TM和IRS遥感图像进行融合,综合了不同传感器数据所提供的信息,增强了图像的清晰度,改善了解译效果。对遥感融合图像进行分类,分类精度达97.90%,效果优于TM图像(分类精度为89.39%)。

【Abstract】 The fused remote sensing image could merge two optical image data of different resolutions-a high spatial resolution panchromatic image and a low spatial resolution multi-spectral image.It could synthesize information from dif-ferent remote sensor.The sign may be strengthened in the fused image.The classification Accuracy based on the multi-layer perception neural networks for the fused RS image is higher than TM image.The classification accuracy for the fused RS image is up to97.90%,the accuracy of TM image is89.39%.

【关键词】 遥感融合分类
【Key words】 Remote SensingFusionClassification
【基金】 国家留学基金资助(编号:2003836044)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2003年36期
  • 【分类号】TP751
  • 【被引频次】7
  • 【下载频次】424
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