利用多光譜和全色遙感影像實現(xiàn)耕地信息有效提取的改進方法研究.pdf

1、耕地資源是社會經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的基礎，當代遙感圖像處理技術可實現(xiàn)耕地資源的精益化管理。本文利用含有耕地信息的多源遙感影像數(shù)據(jù)，通過對影像融合算法和分割方法的研究、改進及對比分析，實現(xiàn)了影像中耕地信息的有效提取。
　　采用小波變換結合IHS變換的融合算法，將多光譜圖像I分量和全色圖像用“bior3.7”小波基進行2層分解重構，充分發(fā)揮兩種算法的技術優(yōu)勢，實驗結果和評價指標表明，融合圖像具有較好的空間分辨率和耕地光譜信息，在平均梯度、峰值

2、信噪比等5項指標中優(yōu)于IHS變換法、PCA變換法、Gram-S chmidt變換法等融合結果。以耕地在紅波段的光譜特征（均值503.83、標準差26.48、特征值1901.71）和NDVI指數(shù)(0.05092～0.07791)等為參考指標，結合對象屬性對ENVI軟件中基于分水嶺算法的Extract Segment模塊分割方法進行組合優(yōu)化，實驗結果表明，該方法不僅規(guī)避了Extract Segment模塊最優(yōu)分割合并閾值難選取的缺陷，還有效