本文選題：圖像融合 + 奇異值　； 參考：《南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年03期

【摘要】：采用影像融合的方法,分析中國(guó)自行研發(fā)的資源一號(hào)02C衛(wèi)星數(shù)據(jù)在森林資源分類(lèi)中的應(yīng)用效果。以2013年浙江省龍泉地區(qū)的多光譜和全色影像為數(shù)據(jù)源,在影像配準(zhǔn)、校正基礎(chǔ)上,經(jīng)Brovey、Gram-Schmidt、高通濾波(HPF)、HSV、IHS、主成分與小波變換等7種融合方法,采用定性與奇異值分解的定量分析評(píng)價(jià)其影像的融合效果。結(jié)果表明:HSV、IHS和HPF變換為較適宜該影像數(shù)據(jù)的融合方法;進(jìn)一步通過(guò)分類(lèi)后的精度評(píng)價(jià)及驗(yàn)證可知,HPF融合方法最優(yōu)且該融合后的影像適宜采用最大似然法進(jìn)行分類(lèi)。
[Abstract]:Using the method of image fusion, the application effect of resource 02C satellite data developed by China in forest resource classification is analyzed. The multispectral and panchromatic images in Longquan region of Zhejiang Province in 2013 were used as data sources. On the basis of image registration and correction, seven fusion methods, including Broveyn Gram-Schmidt, HPFV / IHSS, principal component and wavelet transform, were used. Qualitative and singular value decomposition (SVD) were used to evaluate the fusion effect of the image. The results show that HPF and IHS are more suitable for the fusion of the image data, and through the accuracy evaluation and verification after classification, it can be concluded that the fusion method is the best and the fusion image is suitable to be classified by maximum likelihood method.
【作者單位】： 南京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院;南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家林業(yè)局“948”項(xiàng)目(2013-4-63) 南京林業(yè)大學(xué)科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目(CX2011-24) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)
【分類(lèi)號(hào)】：S757.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1799933