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鄱阳湖地区高光谱遥感数据的定标研究
作者: 张良培 李德仁  来源:武汉测绘科技大学学报 年份:1997 文献类型 :期刊 关键词: 高光谱遥感  定标  鄱阳湖  成像光谱仪 
描述:针对鄱阳湖地区的成像光谱仪遥感数据,利用3种不同的定标模型进行了定标反演的研究。结果表明,在所有的3种定标方法中,经验线性定标模型的反演结果最稳定,基本符合实际
全文:针对鄱阳湖地区的成像光谱仪遥感数据,利用3种不同的定标模型进行了定标反演的研究。结果表明,在所有的3种定标方法中,经验线性定标模型的反演结果最稳定,基本符合实际
基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
作者: 周学林  来源:江西理工大学 年份:2012 文献类型 :学位论文 关键词: 湿地植被  高光谱遥感  鄱阳湖  影像融合  光谱特征 
描述:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
全文:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
作者: 周学林  来源:江西理工大学 年份:2012 文献类型 :学位论文 关键词: 湿地植被  高光谱遥感  鄱阳湖  影像融合  光谱特征 
描述:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
全文:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
作者: 周学林  来源:江西理工大学 年份:2012 文献类型 :学位论文 关键词: 湿地植被  高光谱遥感  鄱阳湖  影像融合  光谱特征 
描述:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
全文:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
作者: 周学林  来源:江西理工大学 年份:2012 文献类型 :学位论文 关键词: 湿地植被  高光谱遥感  鄱阳湖  影像融合  光谱特征 
描述:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
全文:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
作者: 周学林  来源:江西理工大学 年份:2012 文献类型 :学位论文 关键词: 湿地植被  高光谱遥感  鄱阳湖  影像融合  光谱特征 
描述:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
全文:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
作者: 周学林  来源:江西理工大学 年份:2012 文献类型 :学位论文 关键词: 湿地植被  高光谱遥感  鄱阳湖  影像融合  光谱特征 
描述:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
全文:SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类;融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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