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多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
被引量：
1
1
作者
赵巍
崔淑梅
+1 位作者
吴锐
刘家锋
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期86-91,共6页
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特...
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特性,统计两波段图像灰度协同变化的规律并记录在GLDAP矩阵中,基于此矩阵提取了遥感数据的类立体纹理特征.将该方法与灰度共生矩阵(GLCM)纹理分析方法的遥感地物分类性能比较,实验结果表明:基于GLDAP的纹理提取及分析表现出良好的性能,3种地物分类效果明显优于GLCM方法,能够减少因单波段中地物可分性差而导致的误识,克服了GLCM方法对图像统计描述的局限性,在相同时间开销下GLDAP方法较GLCM有更优的解译分析精度.
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关键词
遥感图像解译
多/高光谱数据
地物提取
类立体纹理
灰度级
差
关联
概率
矩阵
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职称材料
题名
多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
被引量：
1
1
作者
赵巍
崔淑梅
吴锐
刘家锋
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期86-91,共6页
基金
哈尔滨工业大学科研创新基金资助项目(HIT.NSRIF.2010040)
文摘
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特性,统计两波段图像灰度协同变化的规律并记录在GLDAP矩阵中,基于此矩阵提取了遥感数据的类立体纹理特征.将该方法与灰度共生矩阵(GLCM)纹理分析方法的遥感地物分类性能比较,实验结果表明:基于GLDAP的纹理提取及分析表现出良好的性能,3种地物分类效果明显优于GLCM方法,能够减少因单波段中地物可分性差而导致的误识,克服了GLCM方法对图像统计描述的局限性,在相同时间开销下GLDAP方法较GLCM有更优的解译分析精度.
关键词
遥感图像解译
多/高光谱数据
地物提取
类立体纹理
灰度级
差
关联
概率
矩阵
Keywords
remote sensing image interpretation
multi-hyper-spectral data
land cover extraction
quasi-3-dimensional textures
gray level difference associated possibility matrix
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
赵巍
崔淑梅
吴锐
刘家锋
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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