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以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。 相似文献
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基于面向对象分类的细小河流水体提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以2010年8月和1986年8月横山县TM图像为基础数据源,获取精准水域分布信息并进行动态分析。对2期TM图像进行预处理;创建特征空间WFS,辅助土地利用现状图、地形图、水系图等专题图件进行叠加分析,在WFS中通过全局阈值分割分离出沟谷阴影、植被等背景地物信息,粗提水域分布信息;在此基础上进行LBV变换,并选取适宜尺度执行面向对象分割,优化目标对象识别区;执行SVM监督分类并组合数学形态学开、闭运算对初始全域水体信息提取结果的二值图像进行分类后处理,精确逼近各类水体的水陆界限;依据2期全域水体信息提取结果进行动态分析。结果表明,所用方法能完整、快速地提取出研究区各类型水体的分布信息,准确识别细小河流水体,显著减少对沟谷阴影等背景地物的误判,基本消除椒盐效应;1986年和2010年2期水体提取结果的制图精度和用户精度分别为0.921、0.875和0.913、0.862。 相似文献
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