【摘 要】
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为提高高空间分辨率遥感影像（高分影像）中苹果园提取精度，基于QuickBird遥感数据，研究综合光谱特征和纹理特征的苹果园自动提取方法。该方法首先采用最佳指数因子（OIF）获取多光谱波
【机 构】
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西北农林科技大学资源环境学院,西北农林科技大学信息工程学院,河南科技大学农学院
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为提高高空间分辨率遥感影像（高分影像）中苹果园提取精度，基于QuickBird遥感数据，研究综合光谱特征和纹理特征的苹果园自动提取方法。该方法首先采用最佳指数因子（OIF）获取多光谱波段最佳组合，然后采用不同大小滑动窗口（从3像素×3像素到13像素×13像素）提取全色波段的灰度共牛矩阵（GLCM）、分形和空间自相关3种纹理特征并分别与光谱特征组合，最后通过支持向量机（SVM）分类进行苹果园分类识别。研究表明：在分类特征上，与单一光谱或纹理特征相比，光谱特征结合纹理特征能有效提高苹果园提
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