林业科学
林業科學
임업과학
SCIENTIA SILVAE SINICAE
2012年
2期
48-53
,共6页
吴飏%张登荣%张汉奎%武红敢
吳飏%張登榮%張漢奎%武紅敢
오양%장등영%장한규%무홍감
郁闭度%纹理%灰度共生矩阵%面向地块%主成分分析%逐步线性回归
鬱閉度%紋理%灰度共生矩陣%麵嚮地塊%主成分分析%逐步線性迴歸
욱폐도%문리%회도공생구진%면향지괴%주성분분석%축보선성회귀
在光谱等传统特征的基础上,结合遥感图像的纹理特征估测郁闭度:首先基于面向地块的方法计算图像的灰度共生矩阵纹理特征,然后用主成分方法分析相关性并降维,最后将图像纹理特征和光谱地形等特征一起作为自变量引入到郁闭度估测的逐步回归模型中.结果表明:结合图像纹理特征的方法比传统的只基于光谱或地形特征的方法在估测精度上有较大提高,判别系数(R)2从0.737提高到0.805,估测精度从81.03％提高到84.32％.
在光譜等傳統特徵的基礎上,結閤遙感圖像的紋理特徵估測鬱閉度:首先基于麵嚮地塊的方法計算圖像的灰度共生矩陣紋理特徵,然後用主成分方法分析相關性併降維,最後將圖像紋理特徵和光譜地形等特徵一起作為自變量引入到鬱閉度估測的逐步迴歸模型中.結果錶明:結閤圖像紋理特徵的方法比傳統的隻基于光譜或地形特徵的方法在估測精度上有較大提高,判彆繫數(R)2從0.737提高到0.805,估測精度從81.03％提高到84.32％.
재광보등전통특정적기출상,결합요감도상적문리특정고측욱폐도:수선기우면향지괴적방법계산도상적회도공생구진문리특정,연후용주성분방법분석상관성병강유,최후장도상문리특정화광보지형등특정일기작위자변량인입도욱폐도고측적축보회귀모형중.결과표명:결합도상문리특정적방법비전통적지기우광보혹지형특정적방법재고측정도상유교대제고,판별계수(R)2종0.737제고도0.805,고측정도종81.03％제고도84.32％.
