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基于纹理信息的Landsat-8影像植被分类初探
被引量:
12
1
作者
宁亮亮
张晓丽
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期60-64,共5页
遥感图像植被分类一直为遥感领域的热点,对于中低分辨率的影像,传统的分类方法主要是利用影像的光谱信息,对于影像的空间信息利用较少,而事实证明遥感影像的空间信息也十分丰富。为了提高遥感影像的空间信息利用率,提取了最新的Landsat-...
遥感图像植被分类一直为遥感领域的热点,对于中低分辨率的影像,传统的分类方法主要是利用影像的光谱信息,对于影像的空间信息利用较少,而事实证明遥感影像的空间信息也十分丰富。为了提高遥感影像的空间信息利用率,提取了最新的Landsat-8的空间纹理信息,结合空间纹理信息与光谱信息对遥感影像进行植被的分类。实验证明:辅以纹理的分类总体精度为84.68%和83.87%,光谱分类总体精度为82.26%,结合了空间纹理信息后的分类精度比传统的方法有明显的提高。
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关键词
纹理信息
Landsat-8
植被分类
分类精度
下载PDF
职称材料
题名
基于纹理信息的Landsat-8影像植被分类初探
被引量:
12
1
作者
宁亮亮
张晓丽
机构
北京林业大学
林学院
北京林业大学北京市森林培育与保护省部共建重点实验室
出处
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期60-64,共5页
基金
国家高技术发展研究计划(863)课题"数字化森林资源监测关键技术研究"(2012AA102001-5)
文摘
遥感图像植被分类一直为遥感领域的热点,对于中低分辨率的影像,传统的分类方法主要是利用影像的光谱信息,对于影像的空间信息利用较少,而事实证明遥感影像的空间信息也十分丰富。为了提高遥感影像的空间信息利用率,提取了最新的Landsat-8的空间纹理信息,结合空间纹理信息与光谱信息对遥感影像进行植被的分类。实验证明:辅以纹理的分类总体精度为84.68%和83.87%,光谱分类总体精度为82.26%,结合了空间纹理信息后的分类精度比传统的方法有明显的提高。
关键词
纹理信息
Landsat-8
植被分类
分类精度
Keywords
textm'e information
Landsat-8
vegetation classification
classification accuracy
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于纹理信息的Landsat-8影像植被分类初探
宁亮亮
张晓丽
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
12
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