遥感数据融合的分类和方法,遥感数据融合的步骤

遥感分类方法 2023-10-16 19:03 399 墨鱼

遥感分类方法

遥感数据融合的分类和方法,遥感数据融合的步骤

技术方案：本发明的融合雷达和光学遥感数据的土地覆盖分类方法，包括如下步骤：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此外，遥感数据融合也不一定限制为多个传感器的数据，同一传感器在不同成像条件下获取的数据，只包含互信息，就可以进行数据融合。2遥感数据融合的层次与分类2.1数据融合的层次

一、遥感数据融合的分类和方法有哪些

高光谱数据具有丰富的光谱信息，在高光谱分类中，常见的光谱特征提取方法包括主成分分析、最小噪声分离等，具体如表1所示。而对于与高光谱数据融合的其他遥感数据法空间域代数运算Brovey变换融合highlowBroveylowBrovey是融合后影像的DN值，Ilow是低空间分辨率遥感影像的DN值，Ihigh是高空间分辨率遥感影像的DN值，是所有低空

二、遥感数据融合的分类和方法是什么

遥感影像的数据融合方法分为三类：基于像元(pixel)级的融合、基于特征(feature)级的融合、基于决策(decision)级的融合。融合的水平依次从低到高。1.1 像元级融图像融合的算法有很多，传统的算法主要有：HIS变换的融合、小波变换融合、主成分变换融合、高通滤波变换法、比值运算法、Brovey变换法等等，最近也提出了一些新

三、遥感数据融合的分类和方法是

˙▂˙ 2.3.4多源遥感数据融合方法像元级融合指对待融合遥感图像的像素点进行综合信息处理的过程。特征级和决策级融合涉及到了图像分割、特征提取、目标识别的过程，在融合之前.，每多源遥感数据的融合(Fusion)是将多源遥感数据在统一的地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合成图像的过程。不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、

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标签：遥感数据融合的步骤