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基于ETM+图像和决策树的水体信息提取:以鄱阳湖周边区域为例
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作者:
程晨 韦玉春 牛志春 来源:遥感信息 年份:2012 文献类型 :期刊 关键词: 水体提取 ETM+图像 鄱阳湖 遥感信息提取 决策树
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描述:基于2000年1月27日的Landsat ETM+图像,比较并分析了鄱阳湖周边区域约1421km2范围内9种典型水体提取算法的提取结果。针对单一提取算法容易产生混淆地物的问题,根据图像的缨帽变换和新
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全文:基于2000年1月27日的Landsat ETM+图像,比较并分析了鄱阳湖周边区域约1421km2范围内9种典型水体提取算法的提取结果。针对单一提取算法容易产生混淆地物的问题,根据图像的缨帽变换和新
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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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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
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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
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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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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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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
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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
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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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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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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
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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
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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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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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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
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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
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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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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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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
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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
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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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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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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
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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
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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