基于数学形态学和最大似然法的遥感图像分类研究
2005-12-30分类号：TP751
【部门】东北林业大学林学院 东北林业大学林学院 北京林业大学测绘与3S技术中心
【摘要】随着高空间分辨率遥感影像应用范围的不断扩大,传统基于灰度值的遥感图像分类方法很难满足实际需要.该文通过数学形态学方法,对高空间分辨率遥感全色图像进行处理,通过交互式选择训练区,构造包含形态学梯度、高帽变换和灰度均值的三维特征向量,利用Bayes最大似然分类器对高空间分辨率遥感图像不同土地利用类型进行自动识别,改善了分类精度.这种分类方法,可以用于指导森林资源监测、土地利用现状调查和国土荒漠化监测与评价的工程实践.
【关键词】数学形态学 最大似然法 高空间分辨率遥感影像 图像分割
【基金】国家自然科学基金项目(30471424;90302014); “863”国家高新技术项目(2003AA245030); 北京市自然科学基金重点项目(4041002)
【所属期刊栏目】北京林业大学学报
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