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基于裸土期多时相遥感影像特征及最大似然法的土壤分类北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘焕军杨昊轩徐梦园张新乐张小康于滋洋邵帅李厚萱
发表期刊：农业工程学报 2018年14期
关键词：遥感土壤分类制图Kappa系数K-T变换最大似然法
摘要：运用单时相遥感数据进行土壤分类及制图,其数据本身易受到其他因素干扰而出现误差,存在一定的局限性,导致制图精度不高.为了提高制图精度,以松嫩平原林甸县为研究区,利用裸土时期多时相Landsat 8遥感影像、DEM数据和全国第二次土壤普查数据,从所有单时相遥感影像中提取出多种分类特征,按照分类特征类型进行压缩处理,得到新的多时相分类特征,将不同分类特征进行组合并分别进行最大似然法分类,得到不同分类特征组合下的土壤类型图,通过不同土壤类型图…查看全部>>
基于K-T变换的地表水体信息遥感自动提取模型CSCDCSTPCD
作者：张景奇关威孙萍纪秀娟
发表期刊：中国水土保持科学 2011年3期
关键词：水体提取K-T变换谱间关系法
摘要：传统的水体提取方法阈值法和谱间关系法对于水体和云体阴影难以区别,影响提取精度.为建立一种能精确提取水体并且能够消除各种云体阴影影响的模型,对所研究的图像先进行K-T变换,再利用新生成的6个波段建立水体信息提取模型.结果表明:只有水体(Water)的波谱曲线具有W型的独特特征,建立的水体提取模型GreennessFourth不但可消除云体阴影,而且可高精度地提取地表水体.
基于知识与规则的红树林遥感信息提取CSTPCD
作者：张雪红
发表期刊：南京信息工程大学学报 2011年4期
关键词：红树林绿度湿度知识与规则K-T变换
摘要：针对难以将红树林同陆地植被,尤其是同水体与陆地植被混合像元有效识别的现象,结合TM影像提取了能有效反映红树林湿地特征的绿度指数和湿度指数,同其他常用的NDVI、TM3/TM5、TM5/TM4等指数相比:绿度指数和湿度指教更能有效地提高红树林同陆地植被,尤其是同水体与植被混合像元的可分性.采用知识与规则方法提取红树林遥感信息,与其他学者常采用的分类特征及分类方法相比,识别精度有明显提高,Kappa系数提高0.10,错分率降低16.1个百分点.
面向对象的多尺度水体信息提取CSTPCD
作者：岁秀珍阮仁宗马荣华夏双
发表期刊：地理空间信息 2012年6期
关键词：规则推理K-T变换多尺度分割面向对象
摘要：以安徽省阜阳市阜南县东南部为研究区,利用LandsatTM数据,基于面向对象的多尺度分类方法,选取合适的分割尺度创建分类对象;通过分析研究区各种地物复杂的光谱响应特征,建立水体信息提取的知识规则集,对研究区水体进行提取研究。研究表明,与传统的利用单波段和NDWI等方法所提取的水体相比,规则推理法在提取水体时可以消除一些影像上其他干扰信息的影响,取得较好的提取效果和精度。除此之外,该方法简单易行,水体提取的规则集对于用户来说是透明的,易于理解。
基于决策树的Landsat TM/ETM+图像中太湖蓝藻水华信息提取北大核心CSCDCSTPCD
作者：夏晓瑞韦玉春徐宁袁兆杰王沛
发表期刊：湖泊科学 2014年6期
关键词：蓝藻水华太湖Landsat TM/ETM+影像K-T变换决策树遥感信息提取
摘要：以9期Landsat TM/ETM+影像为数据源,基于K-T变换和归一化植被指数(NDW),建立了湖泊蓝藻水华信息提取的决策树模型.基于大气顶面反射率图像,选用2005年10月17日太湖图像进行了对比验证,表明决策树模型比单波段阈值法、多波段阈值法(RVI、DVI、NDW)能够更有效地提取蓝藻水华信息,区分陆生植被、水生植物和水华,省去了水体掩膜的过程.使用太湖2002年10月25日和2011年7月22日图像、巢湖2005年8月…查看全部>>
保角变换在复杂外形网格生成中的应用(英文)北大核心CSCD
作者：杨国伟鄂秦李凤蔚
发表期刊：空气动力学学报 1997年3期
关键词：复杂外形网格生成保角变换K-T变换机翼翼型
摘要：保角变换在二维翼型网格生成中已经得到了大量的应用。本文描述保角变换方法生成三角翼翼身组合体；全机标模的计算网格。最后，对实用歼击机外形的网格生成也做了有效的尝试。
基于决策树分类的张北土壤盐碱化研究北大核心CSTPCD
作者：张丽娜程晓伍吉仓彭广亮姚焕炯
发表期刊：安徽农业科学 2009年25期
关键词：土壤盐碱化决策树SVAINDWIK-T变换纹理
摘要：利用2001年ETM遥感数据,采用SAVI、NDWI、BRIGHT以及纹理等指数,使用决策树分类的方法对研究区进行了盐碱化信息提取,根据实际情况,分为重度盐碱、轻度盐碱、水体、植被和裸地等5个类别,有效地提取了实验区的盐碱地信息.
基于TM影像植被信息提取研究
作者：黄青霞李向新杨莉
发表期刊：安徽农业科学 2013年14期
关键词：TM影像K-T变换植被信息归一化植被指数(NDVI)监督分类
摘要：基于TM遥感影像,提取研究区内植被专题信息,通过对TM多光谱影像进行K-T变换,得到亮度、绿度、湿度3个新的分量,计算各组分分量和归一化植被指数NDVI的相关系数,从而进行波段组合,将其分类结果与K-T变换基础上分类结果、以及原始图像基础上分类结果进行比较.分析表明,波段的合成与K-T变换均能提高遥感影像分类精度,并且波段组合基础上植被分类与信息提取效果良好,精度更高.