DTM在改善遥感影象分类精度中的应用

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

DTM在改善遥感影象分类精度中的应用

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 1984 > 9(1): 69-81

陈军. DTM在改善遥感影象分类精度中的应用[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1984, 9(1): 69-81.

引用本文:

陈军. DTM在改善遥感影象分类精度中的应用[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1984, 9(1): 69-81.

Chen Jun. The Application of DTM in Improving Classification Accuracy of Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1984, 9(1): 69-81.

Citation:

Chen Jun. The Application of DTM in Improving Classification Accuracy of Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1984, 9(1): 69-81.

DTM在改善遥感影象分类精度中的应用

陈军

The Application of DTM in Improving Classification Accuracy of Remote Sensing Imagery

Chen Jun

摘要: 本文着重介绍在遥感影象分类中应用数字地面模型(DTM)改正地物反射光谱中地形影响的方法和试验。笔者选择了位于湖北和江西两省交界处的九宫山地区做为试验区域。试验结果表明,在山地区,单纯利用原始Landsat MSS影象分类,效果很差;采用辐射校正分类法和附有太阳入射角数据的MSS影象分类方法,都能够不同程度地改正地形对地物反射光谱的影响,从而提高了Landsat-2 MSS影象的分类精度。其中附有太阳入射角数据的MSS影象分类精度达到70.4%。

Abstract: In this paper the methods and experiments for applying the digital terrain model(DTM) to improve the classification accuracy are introduced.The forest area of Jiu-gong mountains in Hubei province of China was selected as a test area.The author's experimental results indicated that forest types were seriously confused in classified classes when the classification processing had been based on original MSS images only.As soon as the auxiliary data,which refletcs the terrain relief influences to reflecative spectrum of ground feature,were introduced into processing,the classification accuracy could be improved.The average classification accuracy in the test area had been increased to 70.4% in case the combination processing of original MSS images with solar incident angle data was taken.

[1]	程诗尧, 梅天灿, 刘国英. 顾及结构特征的多层次马尔科夫随机场模型在影像分类中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(9): 1180-1187. doi: 10.13203/j .whu g is20130692
[2]	付海强, 汪长城, 朱建军, 解清华, 赵蓉. Neumann分解理论在极化SAR植被分类中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(5): 607-611. doi: 10.13203/j.whugis20130372
[3]	闫利, 陈林. 一种改进的SURF及其在遥感影像匹配中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(7): 770-773.
[4]	吴佳, 蔡之华, 金晓文. 自适应差分演化算法在图像监督分类中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(1): 23-26.
[5]	许凯, 秦昆, 刘修国, 李登朝. 泛概念层次构建方法及其在遥感图像分类中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(9): 1078-1082.
[6]	张晓贺, 翟亮, 张继贤, 杨享兵. AdaTree算法在遥感影像分类中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(12): 1460-1464.
[7]	吴富梅, 聂建亮, 何正斌. 利用预测残差和选权滤波构造的分类因子在GPS/INS组合导航中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(3): 261-264.
[8]	周拥军, 邓才华. 加权和不加权TLS方法及其在不等精度坐标变换中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(8): 976-979.
[9]	李二森, 郭海涛, 张保明, 卢俊. PBIL算法在遥感影像匹配中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(2): 140-143.
[10]	巫兆聪, 万茜婷, 梁静, 周正. 粒度Hough变换及其在遥感影像直线检测中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(10): 860-863.
[11]	邓文胜, 关泽群, 秦昆. 命题逻辑演算方法在多时相遥感影像专题解译中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(2): 170-173.
[12]	张红, 舒宁, 刘刚. 多时相组合分类法在土地利用动态监测中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(2): 131-134.
[13]	梅天灿, 李德仁, 秦前清. 分水岭变换在遥感影像线状特征提取中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(4): 338-341.
[14]	李吉星, 王文俊. 一种新颖的小波系数分类算法在图像无损编码中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(9): 809-811,826.
[15]	罗红霞, 龚健雅. UFCLS线性光谱混合分析法在遥感图像分类识别中的效果分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(7): 615-618.
[16]	李建龙, 蒋平. 遥感技术在大面积天然草地估产和预报中的应用探讨 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1998, 23(2): 153-157.
[17]	李德仁, 袁修孝. 航测在高精度地籍加密点位中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1990, 15(3): 44-51.
[18]	李德仁, 陈晓勇. 数学形态学及其在二值影象分析中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1989, 14(3): 18-34.
[19]	黄桂兰. DTM在公路设计中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1989, 14(3): 9-17.
[20]	舒宁. 遥感数据自动分类中应用辅助数据的原理 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1988, 13(4): 91-98.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 501
HTML全文浏览量: 41
PDF下载量: 194
被引次数: 0

DTM在改善遥感影象分类精度中的应用

陈军

收稿日期: 1983-11-16
刊出日期: 1984-01-05

摘要: 本文着重介绍在遥感影象分类中应用数字地面模型(DTM)改正地物反射光谱中地形影响的方法和试验。笔者选择了位于湖北和江西两省交界处的九宫山地区做为试验区域。试验结果表明,在山地区,单纯利用原始Landsat MSS影象分类,效果很差;采用辐射校正分类法和附有太阳入射角数据的MSS影象分类方法,都能够不同程度地改正地形对地物反射光谱的影响,从而提高了Landsat-2 MSS影象的分类精度。其中附有太阳入射角数据的MSS影象分类精度达到70.4%。

English Abstract

陈军. DTM在改善遥感影象分类精度中的应用[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1984, 9(1): 69-81.

引用本文:

陈军. DTM在改善遥感影象分类精度中的应用[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1984, 9(1): 69-81.

Chen Jun. The Application of DTM in Improving Classification Accuracy of Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1984, 9(1): 69-81.

Citation:

Chen Jun. The Application of DTM in Improving Classification Accuracy of Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1984, 9(1): 69-81.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码