基于多尺度纹理与光谱特征的马尾松毛虫虫害信息提取方法研究
以福建沙县为研究区,融合SPOT-5多光谱影像与全色影像,基于灰度共生矩阵法提取纹理量,与光谱波段组合,采用支持向量机分类方法提取虫害信息,探讨纹理特征对于虫害监测信息提取精度的影响.结果表明:结合多尺度纹理与光谱特征的支持向量机分类方法,其虫害信息提取总精度最高,为80.48％;结合单尺度纹理与光谱特征的支持向量机分类器方法,其虫害信息提取总精度次之,为78.81％;基于光谱特征的最大似然法,其虫害信息提取总精度最低,为70.48％.结合多尺度纹理与光谱特征的支持向量机分类器方法,其图面表现也较好,减少了图面的细碎斑点.因此,提取多尺度纹理与光谱特征结合,丰富了图像信息量,有助于提高虫害信息的提取精度.
马尾松毛虫、虫害、SPOT-5遥感影像、纹理、多尺度、光谱
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S763;S771.8(森林保护学)
国家自然科学基金项目30871965;福建省自然科学基金项目2016J05072;福建省教育厅中青年教师教育科研项目JAT160744,JA14390,JZ180460;福建省林业厅林业科技项目资助;福建林业职业技术学院院士专家工作站项目资助
2019-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
136-143
