节点文献

TM和SAR遥感图像的不同层次融合分类比较

Comparison of TM and SAR Remote Sensing Image Different Level Fusion Classification Effect

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 于秀兰钱国蕙

【Author】 YU Xiu\|lan QIAN Guo\|hui (Dept. of Astronautic Electronics & Opto Electronic Engineering, Harbin Institute of Technology,Haerbin, 150001)

【机构】 哈尔滨工业大学航天电子与光电工程系!哈尔滨150001

【摘要】 多传感器遥感图像为分类技术提供了更多的地物特征信息,有助于提高分类精度,增强计算机自动解译的能力,减少遥感图像的后处理时间。给出了TM 和SAR遥感图像根据信息处理所在的不同层次融合分类特征的选取及分类方法,并从融合分类的精度和计算时间消耗上对哈尔滨市附近地区512×512 大小的TM和JERS1 的SAR图像的不同层次融合的分类进行比较,指出特征层融合是TM和SAR遥感图像融合分类的最理想层次

【Abstract】 Multi sensor remote sensing image fusion technique provides more information of ground objects to classification than single sensor image. And it is helpful to improve classified accuracy, enhance computer automatic interpreting capability, and reduce the remote sensing image postprocessing time. The characters selection and classified method of TM and SAR remote sensing image different level fusion are given in this paper, and the different level fusion classified results of 512×512 TM and JERS 1 SAR images near Haerbin are compared as well in classified accuracy and cost time.And character level fusion is recognized the most suitable level in the fusion classification according to the classification accuracy and computing cost.

【关键词】 遥感图像融合分类
【Key words】 Remote sensing imageFusionClassification
【基金】 国防基金
  • 【文献出处】 遥感技术与应用 ,REMOTE SENSING TECHNOLOGY AND APPLICATION , 编辑部邮箱 ,1999年03期
  • 【分类号】TP751
  • 【被引频次】27
  • 【下载频次】387
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络