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利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别

施蓓琦 刘春 陈能 孙伟伟

施蓓琦, 刘春, 陈能, 孙伟伟. 利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(8): 915-920.
引用本文: 施蓓琦, 刘春, 陈能, 孙伟伟. 利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(8): 915-920.
SHI Beiqi, LIU Chun, CHEN Neng, SUN Weiwei. Residential Area Recognition Using Texture Filtering from Hyper-spectral Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(8): 915-920.
Citation: SHI Beiqi, LIU Chun, CHEN Neng, SUN Weiwei. Residential Area Recognition Using Texture Filtering from Hyper-spectral Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(8): 915-920.

利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别

基金项目: 国家973计划资助项目(2012CB957702);;上海市教育委员会科研创新基金资助项目(11YZ290);;同济大学现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金资助项目(TJES0906)
详细信息
    作者简介:

    施蓓琦,讲师,博士生,主要研究方向为高光谱遥感分析。

  • 中图分类号: P237.3

Residential Area Recognition Using Texture Filtering from Hyper-spectral Remote Sensing Imagery

Funds: 国家973计划资助项目(2012CB957702);;上海市教育委员会科研创新基金资助项目(11YZ290);;同济大学现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金资助项目(TJES0906)
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2012-06-15
  • 刊出日期:  2012-08-05

利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别

    基金项目:  国家973计划资助项目(2012CB957702);;上海市教育委员会科研创新基金资助项目(11YZ290);;同济大学现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金资助项目(TJES0906)
    作者简介:

    施蓓琦,讲师,博士生,主要研究方向为高光谱遥感分析。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 高光谱影像具有丰富的光谱和空间结构信息,传统的基于光谱特征的分割方法易使分割区域过于细碎,从而降低了居民地信息提取的精度。尝试将纹理信息引入到特征空间,以提高信息识别、提取的精度。纹理信息采用多尺度3D-Gabor滤波器对经过特征选择后的高光谱影像进行滤波,进一步计算纹理能量和纹理特征,然后利用多特征聚类实现图像的初步分割,最终通过形态学方法获取影像中的居民地信息。实验表明,基于3D-Gabor滤波的方法能有效地识别、提取高光谱影像中的居民地信息。

English Abstract

施蓓琦, 刘春, 陈能, 孙伟伟. 利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(8): 915-920.
引用本文: 施蓓琦, 刘春, 陈能, 孙伟伟. 利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(8): 915-920.
SHI Beiqi, LIU Chun, CHEN Neng, SUN Weiwei. Residential Area Recognition Using Texture Filtering from Hyper-spectral Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(8): 915-920.
Citation: SHI Beiqi, LIU Chun, CHEN Neng, SUN Weiwei. Residential Area Recognition Using Texture Filtering from Hyper-spectral Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(8): 915-920.

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