面向林地信息提取的Pleiades-1影像融合算法评价分析

发布时间：2018-12-11 23:54

【摘要】：以Pleiades-1影像为对象,以探究其面向林地信息提取的融合算法选择为视角,通过基于目视和定量特征分析、辅助面向对象分类分析的方法,为林业部门遥感影像大规模融合应用提供参考。研究认为Pansharp和GramSchmidt算法融合结果目视效果良好,各波段与原多光谱相关系数均高达0.8以上,清晰度与纹理增强明显。两种融合算法影像在不同林地层次信息提取能力各有优势,Pansharp融合结果在林地层次分类总精度可达86.55%,Gram-Schmidt融合结果则在森林类型层次具有最高的分类总精度78.76%。具体融合算法的选取需根据其应用的信息提取层次而定。
[Abstract]:Taking the Pleiades-1 image as the object, taking the selection of fusion algorithm for woodland information extraction as the angle of view, the method of aided object oriented classification and analysis based on visual and quantitative feature analysis is presented. To provide a reference for the forestry department remote sensing image large-scale fusion application. It is considered that the fusion of Pansharp and GramSchmidt has a good visual effect, the correlation coefficient between each band and the original multispectral is up to 0.8, and the sharpness and texture are enhanced obviously. The two fusion algorithms have their own advantages in information extraction at different woodland levels. The total accuracy of Pansharp fusion results in woodland classification can reach 86.55 points. The results of Gram-Schmidt fusion have the highest total classification accuracy of 78.76 at the forest type level. The selection of specific fusion algorithm should be based on the information extraction level of its application.
【作者单位】： 北京林业大学林学院;国家林业局调查规划设计院;
【基金】：国家948计划资助项目(2015-4-32) 科技部科技基础性工作专项(2013FY11160_1) 林业科学技术成果推广项目(2015-02)
【分类号】：P237

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本文编号：2373468