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不同融合算法对ETM+遥感影像分类精度的影响分析 被引量:6

Classification Precision Analysis on Different Fusion Algorithm for ETM+Remote Sensing Image
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摘要 以福州市南台岛的ETM+遥感影像为基础数据,利用ERDAS Imagine 8.7、ENVI4.0等遥感影像处理软件,运用主成分法(PCA)、乘积法(MLT)、Brovey变换和HIS变换融合算法对ETM+遥感影像全色波段(第8波段)与多光谱波段(第1-57、波段)进行融合试验;从融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度等角度对融合后的影像进行比较分析;对各种融合后影像进行非监督分类,并评价各种分类结果进行精度,为用户进行影像分类前选择融合方法提供参考. With ETM + data ( Nantai Island Fuzhou), several fusion algorithms (PCA, MLT, Brovey Transform, HIS) have been applied in image fusion. After image fusion, some criterions (Spectral fidelity, High spatial frequency information gain, and Classification accuracy, Etc.) have been utilized to evaluate the effect of fusion. Based on the fusion image, unsupervised classification and sequential accuracy assessment have been applied to it. According to the experiment result mentioned above, the paper provides a methodology reference of image fusion to user.
出处 《吉林师范大学学报(自然科学版)》 2009年第4期48-52,54,共6页 Journal of Jilin Normal University:Natural Science Edition
基金 福建省自然科学基金项目(D08100102008J0125)
关键词 融合算法 ETM+ 遥感影像融合 分类精度 fusion algorithm ETM + remote sensing image fusion the classification accuracy
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