ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究_中国煤炭行业知识服务平台

ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究

作者

曹敏卞正富
单位

中国矿业大学环境与测绘学院虚拟地理环境教育部重点实验室
摘要

根据提升小波变换原理,结合小波变换和色调、强度、饱和度变换(IHS变换)融合方法的优点,提出了提升小波变换影像融合模型,用于提高遥感影像土地利用/土地覆被基础信息解译精度.采用对比分析方法,以长江口北岸的日本先进陆地观测卫星(ALOS)影像融合为例,综合影像主客观综合评价和影像分类Kappa系数值,将提升小波融合方法与传统融合方法进行对比分析研究.结果表明:提升小波融合模型优于传统融合方法,该模型在提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,从而有效地提高了遥感影像解译土地利用/土地覆被基础信息的精度.
关键词

提升小波影像融合土地利用/土地覆被影像分类Kappa系数
基金项目(Foundation)

教育部新世纪人才基金项目(NCET-04-0487)；高等学校博士学科点专项科研基金项目(20060290511)；