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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王霄鹏[1,2,3] 张杰[1,3] 马毅[3] 任广波[3]
机构地区:[1]大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026 [2]青岛大学信息工程学院,山东青岛266071 [3]国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛266061
出 处:《海洋学研究》2014年第1期40-46,共7页Journal of Marine Sciences
基 金:国家自然科学青年基金项目资助(41206172);国家海洋公益性行业专项经费项目资助(200705027)
摘 要:以覆盖黄河口湿地区域的Radarsat-2SAR全极化影像和Landsat-5TM影像为例,将4种极化方式的SAR影像与TM影像分别进行融合,采用支持向量机对融合结果进行滨海湿地典型地物土地覆盖分类,并对分类结果进行比较评价,分析不同极化方式的SAR影像与TM影像融合结果在滨海湿地地区的分类能力。实验结果表明:采用与SAR影像融合的方法能够提高TM影像的分类精度,其中HV极化方式的SAR影像与TM影像的融合结果分类精度最高,最适用于滨海湿地土地覆盖分类研究。The supported vector machine was adopted on the coastal wetland land cover classification using fused images of 4-polarization SAR and TM images, the results of classification were compared and evaluated to analyze the capability of different-polarization SAR and TM fused images in coastal wetland area. An area of Yellow River Delta was selected as the experimental area, and a Radarsat-2 full-polarization image and a Landsat-5 TM image were taken as an example. The results of the experiment were analyzed quantitatively, which show that the classification accuracy of the original TM image can be improved by using the SAR- image-fusion method, the classification accuracy of the image fused by the HV-polarization SAR and TM image is the highest, so that the HV polarization is the most suitable polarization of SAR image for fusion and classification research work in coastal wetland area.
关 键 词:SAR 全极化 TM 影像融合 支持向量机 滨海湿地 土地覆盖
分 类 号:P237[天文地球—摄影测量与遥感] P737.1[天文地球—测绘科学与技术]
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