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独立分量分析与主成分分析方法的湿地遥感分类精度对比——以西洞庭湖湿地为例

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成果类型:
期刊论文
作者:
东启亮;林辉;孙华;臧卓;胡佳;...
通讯作者:
Lin, H.
作者机构:
[东启亮; 林辉; 孙华; 臧卓; 胡佳] 中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心
[范应龙] 中国林业科学研究院资源信息所
通讯机构:
Research Center of Forestry Remote Sensing and Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, Hunan, China
语种:
中文
关键词:
湿地信息提取;遥感分类;独立分量分析;洞庭湖
关键词(英文):
Dongting Lake;Independent component analysis;Remote sensing classification;Wetland information extraction
期刊:
湿地科学
ISSN:
1672-5948
年:
2014
卷:
12
期:
3
页码:
332-339
基金类别:
国家重大专项项目(E0305/1112/02); 国家“十二五”863计划项目(2012AA102001)资助;
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
林学院
摘要:
拟探索提高中、高分辨率遥感影像湿地分类精度的新方法,为洞庭湖湿地研究提供方法支持。通过将独立分量分析方法应用于遥感图像分类,并与主成分分析方法结果进行对比,验证其是否能有效提高湿地分类精度。结果表明,应用独立分量分析和主成分分析方法处理遥感影像,没有造成图像信息损失; Landsat 5 TM影像经过两种方法处理后,影像清晰度变差,但并不足以影响典型湿地类型的目视判读; SPOT 5影像经过两种方法处理后,影像更加清晰。独立分量分析方法可以明显提高典型湿地类型的可分性,但对于草滩地和水田的分类仍然存在缺陷。Landsat 5 TM影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高11.83%...
摘要(英文):
This study aimed at exploring method to improve the classification accuracy of high resolution remote sensing image, which could support the research on the wetlands in Dongting Lake area. The results showed the information of images processed by independent component analysis (ICA) and principal component analysis (PCA) methods had not been lost; after PCA and ICA processing, the sharpness of the images were deteriorated, but not enough to affect the visual interpretation of the typical wetland types; SPOT 5 image became clearer after PCA and ICA processing. ICA method could significantly imp...

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