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基于多时相chris高光谱卫星数据的优势树种分类研究: 收藏
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引用; 《林业调查规划》2019年第2期44卷 1-6页; 作者：韩文军张苏焦全军吴骅国网经济技术研究院有限公司工程数据中心北京102209 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100049 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101; 多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相chris高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区...; 多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相chris高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区的优势树种多时相高光谱卫星填图。结果显示,多时相高光谱数据的可分性指标相比单一时相增幅明显;结合波段选择的多时相高光谱分类结果验证精度较单一时相分类结果和多时相全波段分类精度提高7.5%和1.6%;研究区主要优势树种的分类精度存在差异,柞树和落叶松的分类精度最高,杨树最低,红松与暗针叶林存在一定程度的误分,主要原因为二者的光谱接近且时相特征差异小。; 来源：详细信息评论

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