日期:2015-07-23 15:43
狀態(tài):待解決
提問(wèn):kjcxac
波和紋理分析等處理方法，分別增強(qiáng)圖像的高頻、中頻、低頻和定向等相關(guān)特征，以突出不同級(jí)別的構(gòu)造信息（圖2）。
提出了基于核PCA的高分遙感自動(dòng)解譯和巖性分類方法，分別利用核PCA、支持向量機(jī)、擇多濾波、概率松弛迭代等方法對(duì)巖性進(jìn)行自動(dòng)分類，既保證了解譯結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性，又提高了工作效率（圖3）。
提升小波變換為主要數(shù)學(xué)模型，對(duì)ETM+的全色波段和多光譜波段進(jìn)行融合處理，提高了圖像的分辨率和可解譯精度，豐富了ETM+影像上反映的巖性、構(gòu)造信息，并將研究方法與傳統(tǒng)的IHS變換、PCA變換和Brovey變換進(jìn)行比較分析，結(jié)果顯
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