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题名CBERS-02B星数据融合方法评价
被引量:5
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作者
于海洋
甘甫平
邱振戈
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机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
中国国土资源航空物探遥感中心
中国测绘科学研究院地理空间信息工程国家测绘局重点实验室
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
2009年第1期64-68,共5页
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基金
"资源一号卫星02B星数据模拟与国土资源应用评估"及中国地质调查局项目"中巴02B星遥感数据应用与数据共享"科研项目共同资助
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文摘
CBERS-02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据空间分辨率相差较大,给图像融合带来一定困难。在对IHS变换、主成分变换、Brovey变换及GS变换等融合算法分析的基础上,利用02B星数据进行了融合试验。通过对试验结果的目视评价与定量分析发现,主成分变换和GS变换方法融合图像纹理信息较清晰,光谱保真度较好。在GS变换融合中,可利用02B星CCD相机第5波段模拟GS变换的低分辨率输入,融合结果统计值优于PC变换。
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关键词
CBERS-02B星
图像融合
主成分变换融合
GS变换融合
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Keywords
CBERS -02B satellite
Image fusion
Principal component transform fusion
GS transform fusion
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名对比多源遥感数据在滨海湿地提取中的差异
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作者
曾炜健
张棋斐
吴志峰
钱乐祥
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机构
广州大学地理科学与遥感学院
南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)
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出处
《测绘地理信息》
CSCD
2023年第3期71-78,共8页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB2100702)
南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)人才团队引进重大专项(GML2019ZD0301)。
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文摘
Landsat 8与Sentinel-2数据是当前遥感分类最典型、常用的光学数据源,但这两种数据源在滨海湿地分类中的差异性仍有待进一步研究。基于Landsat 8、Sentinel-2和Sentinel-1数据,采用随机森林(random forest,RF)算法对南沙区湿地进行分类,并探讨光学数据源、主成分变换融合方法以及各特征变量对南沙区滨海湿地RF分类精度的影响。结果表明:(1)Sentinel-2数据参与的方案分类精度均优于Landsat 8数据参与的方案,其分类精度分别为90.24%(单一光学数据参与分类)、85.89%(光学数据与雷达数据融合参与分类)。(2)主成分变换融合方法对分类精度的提高不大,融合数据使滨海湿地总体分类精度下降(p<0.05),但融合数据在一些滨海湿地类型提取中具有一定优势。融合Sentinel-2与Sentinel-1数据减小了沿海滩涂与浅海水域之间的错分现象;融合Landsat 8与Sentinel-1数据更有利于库塘、红树林湿地信息提取以及湿地与非湿地信息的区分。
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关键词
随机森林
Landsat
8
Sentinel-2
Sentinel-1
主成分变换融合
南沙区
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Keywords
random forest
Landsat 8
Sentinel-2
Sentinel-1
principal component transformation fusion
Nansha District
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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