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1种遥感影像数据融合的差异性K-TH阶中心矩方法
1
作者
姚学恒
谢力华
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第27期16971-16973,共3页
探讨基于K-TH阶中心矩重建一系列基于多波段向量特征和均值向量差异图像的差异性K-TH阶中心矩中心方法。与多波段灰度图像、RGB融合图像、eCongnition软件处理后图像相比结果表明,重建图像信息量在低k值下得到显著增强,可应用于农业病...
探讨基于K-TH阶中心矩重建一系列基于多波段向量特征和均值向量差异图像的差异性K-TH阶中心矩中心方法。与多波段灰度图像、RGB融合图像、eCongnition软件处理后图像相比结果表明,重建图像信息量在低k值下得到显著增强,可应用于农业病虫害监测、森林火灾、环境污染、洪水治理方面,用于检测与周边环境变异较大区域;当k值增加时,重建图像信息量急剧降低,多波段向量特征和均值向量差异被放大,图像趋向于二值图像,可用于遥感分割、分类、微小差异性检测。
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关键词
k-th阶中心矩
空间差异性
多光谱多尺度
图像数据融合
图像差异
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职称材料
题名
1种遥感影像数据融合的差异性K-TH阶中心矩方法
1
作者
姚学恒
谢力华
机构
中南大学信息地球科学与信息物理学院
西南大学地理科学学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第27期16971-16973,共3页
文摘
探讨基于K-TH阶中心矩重建一系列基于多波段向量特征和均值向量差异图像的差异性K-TH阶中心矩中心方法。与多波段灰度图像、RGB融合图像、eCongnition软件处理后图像相比结果表明,重建图像信息量在低k值下得到显著增强,可应用于农业病虫害监测、森林火灾、环境污染、洪水治理方面,用于检测与周边环境变异较大区域;当k值增加时,重建图像信息量急剧降低,多波段向量特征和均值向量差异被放大,图像趋向于二值图像,可用于遥感分割、分类、微小差异性检测。
关键词
k-th阶中心矩
空间差异性
多光谱多尺度
图像数据融合
图像差异
Keywords
k-th
central moment
Spatial difference
Multi-scale and multi-spectral
Image fusion
Image difference
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
1种遥感影像数据融合的差异性K-TH阶中心矩方法
姚学恒
谢力华
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011
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