【摘 要】
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为有效解决高分辨率多光谱遥感影像分类模糊性和不确定性以及较好地克服噪声的影响,提出了一种基于双树复小波分解的BP神经网络遥感图像分类方法。首先提取影像的NDVI、纹理特征来降低影像中因"同谱异物"和"同物异谱"引起的分类不确定性;然后对影像的原始光谱波段、NDVI、纹理特征图像进行一层双树复小波分解,提取出图像的低频信息,降低图像噪声以及减少分类中存在的"椒盐"现象;最后将提取的低频子图作为BP神
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,山东 青岛,266510;国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心,北京 100048;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023;国家测绘地理信息局卫星测
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为有效解决高分辨率多光谱遥感影像分类模糊性和不确定性以及较好地克服噪声的影响,提出了一种基于双树复小波分解的BP神经网络遥感图像分类方法。首先提取影像的NDVI、纹理特征来降低影像中因"同谱异物"和"同物异谱"引起的分类不确定性;然后对影像的原始光谱波段、NDVI、纹理特征图像进行一层双树复小波分解,提取出图像的低频信息,降低图像噪声以及减少分类中存在的"椒盐"现象;最后将提取的低频子图作为BP神经网络的输入并根据训练好的网络进行分类,得到最终的分类结果。对比实验结果表明该方法的分类结果杂点较少,区
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以陆地生态系统碳循环机理为基础建立的生态模型是估算区域和全球陆地生态系统GPP时空变化特征的有效手段.叶片最大羧化速率(Vcmax)是生态系统机理模型中不可或缺的参数,准确
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