CAJ | 학술논문

利用遥感图像分类提取作物面积时,由于作物长势的差异,同种作物往往表现出不尽相同的图像光谱特征,在大片连续或近似连续图斑中出现光谱突变,类似于图像噪声.这种微小的差异使得图像分类时同种作物容易被误判为其他地物,增大了分类后处理的难度,降低了分类精度.作者研究的SMM模型首先对原始多光谱图像做IHS变换,将原始图像分离成I(亮度)、H(色度)和S(饱和度),然后对色度H和饱和度S进行卷积滤波运算,得到H'和S',再将I、H'和S'做IHS逆变换,得到新图像.SMM模型旨在通过图像平滑解决目前图像非监督分类方法上存在的不足,但又在图像平滑的同时保留了原始图像的空间分辨率.通过分类试验验证,使用SMM模型进行图像增强,可以提高图像分类的精度.
이용요감도상분류제취작물면적시,유우작물장세적차이,동충작물왕왕표현출불진상동적도상광보특정,재대편련속혹근사련속도반중출현광보돌변,유사우도상조성.저충미소적차이사득도상분류시동충작물용역피오판위기타지물,증대료분류후처리적난도,강저료분류정도.작자연구적SMM모형수선대원시다광보도상주IHS변환,장원시도상분리성I(량도)、H(색도)화S(포화도),연후대색도H화포화도S진행권적려파운산,득도H'화S',재장I、H'화S'주IHS역변환,득도신도상.SMM모형지재통과도상평활해결목전도상비감독분류방법상존재적불족,단우재도상평활적동시보류료원시도상적공간분변솔.통과분류시험험증,사용SMM모형진행도상증강,가이제고도상분류적정도.