高闪闪
- 作品数：2 被引量：12H指数：2
- 供职机构：河海大学地球科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 适于ALOS图像植被信息提取的新植被指数被引量：2
- 2013年
- 针对现有植被指数不适用于ALOS图像植被信息提取的问题,从分析植被的光谱特征入手,提出了一种基于植被样本的植被指数(vegetation sample-based vegetation index,VSVI),并通过数学公式推导证明了VSVI仅与植被的光谱信息有关,与土壤背景无关,具有一定的消除土壤背景影响的能力。利用该植被指数和采用阈值分割方法提取了南京市某区域ALOS图像中的植被信息,并与差值植被指数,比值植被指数、归一化差值植被指数及土壤调节植被指数等其他植被指数的植被信息提取结果进行了比较。研究结果表明,该文提出的VSVI植被指数能够克服其他植被指数的缺点,植被信息提取精度分别提高了21.7%,27.5%,14%和9.5%。
- 高闪闪陈仁喜
- 关键词：ALOS植被指数植被覆盖度
- 辅以纹理特征的植被分类方法研究被引量：10
- 2013年
- 纹理是遥感影像处理和计算机视觉领域中的重要研究内容,在植被遥感中有着非常广泛的应用前景。主要讨论在面向对象,多尺度分割的基础上,分别基于光谱信息和纹理特征的最邻近分类法提取南京某新开发区的植被信息。研究结果表明,与传统的基于光谱信息和基于象元特征的分类法相比,辅以纹理特征的最邻近分类法的总体精度分别提高了6.36%和1.16%。
- 高闪闪陈仁喜
- 关键词：灰度共生矩阵面向对象多尺度分割纹理分析
