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利用遥感图像分类提取作物面积时,由于作物长势的差异,同种作物往往表现出不尽相同的图像光谱特征,在大片连续或近似连续图斑中出现光谱突变,类似于图像噪声。这种微小的差异使得图像分类时同种作物容易被误判为其他地物,增大了分类后处理的难度,降低了分类精度。作者研究的SMM模型首先对原始多光谱图像做IHS变换,将原始图像分离成I(亮度)、H(色度)和S(饱和度),然后对色度H和饱和度S进行卷积滤波运算,得到H′和S,′再将I、H′和S′做IHS逆变换,得到新图像。SMM模型旨在通过图像平滑解决目前图像非监督分