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21.
传统的遥感影像土地覆被分类技术主要有监督分类和非监督分类,随着遥感探测技术和计算机技术的不断发展,遥感分类技术得到了长足发展。在传统遥感分类技术的基础上,结合当今遥感影像分类技术领域内的一些新进展和应用,对土地覆被分类技术做出较为全面的阐述。  相似文献   
22.
在对Sentinel-2卫星遥感影像进行预处理的基础上,利用主成分变化提取小麦主要信息,基于云模型算法开展光谱遥感图像分类。分类时,首先根据训练样本集,由逆向云发生器生成典型小麦的云模型,然后利用云发生器计算出各波段每个象元对小麦地物的平均隶属度,在对各波段的隶属度分析基础上,摒弃含有复杂信息的第1主成分,利用第2主成分和第3主成分信息实现对冬小麦种植空间信息的提取。结果表明,提取小麦种植信息制图精度和用户精度分别为92.78%和99.90%,小麦种植田块的隶属度值因小麦长势和密度的不同有较大的差异,云模型对长势较差、密度较低的小麦像元存在漏分现象。基于云模型的算法精度极高,对小麦地块的识别错分、漏分现象少。该模型有助于冬小麦种植面积的精确提取,对于农业部门进行冬小麦生长监测与产量估测有重要的支撑作用。   相似文献   
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