混合像元分解的理论与方法——以神木县为例

被引:4
作者
刘永怀
机构
[1] 中国科学院自然资源综合考察委员会
关键词
典型地物; 混合像元; 匹配像元分解; 折半像元分解; 双邻像元分解; 相关像元分解;
D O I
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学科分类号
摘要
识别分类是遥感技术应用中的重要一环,而混合像元是影响识别分类精度的主要因素之一。为了提高识别分类精度,本文提出了四种混合像元分解方法,它们是匹配像元分解、折半像元分解、双邻像元分解、相关像元分解。混合像元分解前,计算机分类识别精度仅为63.65%,混合像元分解后,其识别分类精度达88.67%,可见混合像元分解的效果是很显著的。
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