基于改进小波变换的地物类型提取研究

摘要：

在多源遥感图像融合过程中,为充分利用高分辨率影像的低频信息,从而提高对影像的解译能力,本研究尝试对传统的小波融合算法进行了改进,以SPOT5的多光谱波段和全色波段为数据源,借助MatLab与ENVI等工具,实现改进后小波变换的遥感影像融合,该融合方法跟传统融合方法相比,信息熵和清晰度都有所提高.分别以传统融合图像及改进小波变换融合后图像为分类底图,实施了监督分类,完成地物类型的提取,结果表明:改进的小波变换融合后图像分类效果更好,分类精度和Kappa系数都有所提高,其中利用小波变换融合为基础的马氏距离法和决策树算法相结合的分类效果最佳.

关键词：小波变换、融合、地物类型、提取

所属期刊栏目：17

分类号：S757(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：12007220004

在线出版日期：2011-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：195-198