【摘 要】
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用TM图像对亚热带低山丘陵地区进行土壤遥感监测时,根据该地区的环境特点,采用线性光谱混合分解、缨帽变换、纹理提取等多种图像处理方法来突出土壤信息,消除噪声。研究结果
【机 构】
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西南师范大学资源与环境科学学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,四川省九寨沟国家级自然保护区管理局
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用TM图像对亚热带低山丘陵地区进行土壤遥感监测时,根据该地区的环境特点,采用线性光谱混合分解、缨帽变换、纹理提取等多种图像处理方法来突出土壤信息,消除噪声。研究结果表明,仅用TM遥感图像进行土壤分类,经过去噪处理的TM6可以使土壤分类精度提高5%以上;经过其它图像处理提取的一些图像特征对某些土壤类型表现出较强的区分能力,经线性光谱混合分解处理消除植被光谱的特征图像及其纹理对水稻土的识别精度较原图像普遍提高,缨帽变换对潴育型水稻土和测渗型水稻土有最好的分类精度,但在提高总分类精度上并没有优势,除了线性光谱混合分解图像处理方法外,其它的图像处理方法得到的特征图像加入原始图像信息能起到提高总分类精度的作用。
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