多光谱遥感影像植被覆盖分类研究进展

发布时间：2017-09-20 23:07

  本文关键词：多光谱遥感影像植被覆盖分类研究进展

  更多相关文章： 多光谱遥感 植被覆盖 分类特征 分类方法

【摘要】：利用多光谱遥感影像进行植被覆盖分类是目前遥感技术应用的热点研究领域之一。在广泛调研文献的基础上,综述了近年来多光谱遥感影像植被分类研究现状和进展,较全面深入地分析了各种植被分类特征、分类算法的优缺点、适应性和应用情况,指出了当前面临的难点和挑战,并对未来发展趋势进行了展望。未来多光谱遥感影像的植被分类不仅要从分类算法上进行创新,提高分类器的自动化程度、分类效率和学习速度,扩大适用范围,增强鲁棒性,而且同样不能忽视对植被分类新特征的挖掘,提高特征的可分性,融合多源数据、利用多时相影像、挖掘更多新特征参与植被分类是未来的发展趋势。
【作者单位】： 武汉大学测绘学院;
【关键词】： 多光谱遥感 植被覆盖 分类特征 分类方法
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言植被覆盖分类对于研究全球气候、生态、水文、环境、规划、气象和防灾减灾等具有重要意义[1],是植被研究中最复杂的问题之一。目前,植被覆盖分类常用的多光谱影像有Landsat TM,Landsat ETM+,SPOT,IKONOS,Orb View-3,Quick Bird,Geo Ege-1以及各种多光谱航片等。相对于雷

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王福涛;王世新;周艺;王丽涛;阎福礼;;多光谱遥感在重大自然灾害评估中的应用与展望[J];光谱学与光谱分析;2011年03期

2 王传善;多光谱遥感数据之相关性[J];中国空间科学技术;1984年05期

3 杨金中;;多光谱遥感异常提取技术方法体系研究[J];国土资源遥感;2007年04期

4 周建勋，刘士才，王庆宝;多光谱遥感电视系统[J];环境遥感;1994年04期

5 刘鹏;刘定生;李国庆;刘志文;;基于非局部平均的多光谱遥感图像除噪声[J];光谱学与光谱分析;2011年11期

6 刘伟强,胡静,夏德深;基于核空间的多光谱遥感图像分类方法[J];国土资源遥感;2002年03期

7 曾生根,夏德深;独立分量分析在多光谱遥感图像分类中的应用[J];计算机工程与应用;2004年21期

8 程博,刘少峰,梅雪峰;利用多光谱遥感数据提取植被污染信息的新方法[J];现代地质;2005年03期

9 柳广宗;陈延平;张建寰;任闽臻;孔令华;易定容;;微型、超轻型中低空多光谱遥感设备[J];机电技术;2012年02期

10 田宝凤;孙荣春;徐抒岩;;基于提升方案的多光谱遥感图像有损压缩算法[J];光学技术;2006年S1期

中国重要会议论文全文数据库 前5条

1 李石华;王金亮;;多光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究——以高山峡谷地区为例[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

2 李洋;胡蕾;;结合多层特征的多光谱遥感图像道路提取研究[A];第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C];2010年

3 张守林;傅水兴;杨自安;;多光谱遥感矿化蚀变异常筛选方法的研究[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

4 万曙静;张承明;刘俊华;;基于自适应最小距离调整的多光谱遥感图像分类方法[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

5 舒嵘;贾建军;王斌永;;小型无人机高分辨率多光谱遥感技术的研究[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 吴铮;多光谱遥感图像压缩技术研究[D];西北工业大学;2004年

2 杨威;基于模式识别方法的多光谱遥感图像分类研究[D];东北师范大学;2011年

3 李嘉;基于内容的多光谱遥感影像检索若干关键技术研究[D];华中科技大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前8条

1 吴昊;一种新的多光谱遥感图像无损压缩算法研究[D];海南大学;2012年

2 郝秀兰;多光谱遥感图像压缩技术研究[D];西北工业大学;2004年

3 白文路;多光谱遥感影像的纹理特征研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

4 司美玲;多光谱遥感图像配准与融合方法研究[D];南京理工大学;2011年

5 吴晓荣;基于多小波分析的多光谱遥感图像矢量融合及其仿真[D];西北工业大学;2006年

6 周伟奇;内陆水体水质多光谱遥感监测方法和技术研究[D];中国科学院研究生院（遥感应用研究所）;2004年

7 鲍乃源;应用于多光谱遥感图像的模糊均衡方法研究[D];东北师范大学;2006年

8 孙子翼;基于Contourlet变换和PSO的多光谱遥感图像分形压缩方法[D];南京航空航天大学;2010年

，

本文编号：890922