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公开(公告)号：CN111144250B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201911297048.2
申请日：2019-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种高效实用的融合雷达和光学遥感数据的土地覆盖分类方法，包括：1)分别获取某一地区的光学遥感数据和雷达遥感数据，并进行预处理，将光学遥感数据和雷达遥感数据依据研究区进行图像裁剪和配准；2)使用灰度共生矩阵提取雷达遥感数据的纹理信息；3)使用主成分分析法对雷达遥感数据和光学遥感数据进行融合；4)在融合数据的图像上获取感兴趣区，创建基于感兴趣区的训练样本；5)利用得到的融合数据和雷达遥感数据的纹理信息，结合训练样本的光谱特征和后向散射特征使用支持向量机法进行分类。有益效果在于：解决了相关研究仅限于特定土地类型的简单研究区的问题，并对质地丰富区域的土地覆盖分类提供了理论拓展和实践参考。
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公开(公告)号：CN111144250A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911297048.2
申请日：2019-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种高效实用的融合雷达和光学遥感数据的土地覆盖分类方法，包括：1)分别获取某一地区的光学遥感数据和雷达遥感数据，并进行预处理，将光学遥感数据和雷达遥感数据依据研究区进行图像裁剪和配准；2)使用灰度共生矩阵提取雷达遥感数据的纹理信息；3)使用主成分分析法对雷达遥感数据和光学遥感数据进行融合；4)在融合数据的图像上获取感兴趣区，创建基于感兴趣区的训练样本；5)利用得到的融合数据和雷达遥感数据的纹理信息，结合训练样本的光谱特征和后向散射特征使用支持向量机法进行分类。有益效果在于：解决了相关研究仅限于特定土地类型的简单研究区的问题，并对质地丰富区域的土地覆盖分类提供了理论拓展和实践参考。
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