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用基于IHS变换的SPOT-5遥感图像融合进行作物识别
被引：13
作者：
钱永兰
杨邦杰
雷廷武
机构：
[1] 中国科学院水土保持研究所,农业部农业资源监测总站,中国科学院水土保持研究所杨凌,农业部农业资源监测总站,北京,北京,杨凌,中国农业大学水利与土木工程学院,北京
来源：
关键词：
IHS变换;
PCA变换;
SPOT-5;
遥感图像融合;
数据融合;
象元级融合;
作物识别;
D O I：
暂无
中图分类号：
S127 [遥感技术在农业上的应用];
学科分类号：
082804 ;
摘要：
遥感图像融合可以发挥多源遥感数据的优势。但是由于遥感数据和融合模型的多样性,目前仍难以找到一种适合于各种类型数据之间、各种应用需要的"万能"的融合算法,而是根据特定图像,特定地表覆盖状况和特定应用的需要选择适合的融合模型。SPOT-5图像是一种较新的高空间分辨率遥感图像,目前已用于运行化农情遥感监测,以弥补传统低空间分辨率遥感图像应用的不足。该文将SPOT-5多光谱和超模式全色图像进行融合,以进行中国东北地区大豆识别。对实验数据分别做基于IHS变换和PCA变换的融合处理,通过比较得出,基于IHS变换的融合方法用于SPOT-5遥感图像融合更利于东北大豆的识别。
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