农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2011年
6期
187-192,后插2
,共7页
土壤%水分%遥感%数据融合%贝叶斯分类
土壤%水分%遙感%數據融閤%貝葉斯分類
토양%수분%요감%수거융합%패협사분류
为改善西北半干旱地区的土壤含水率监测精度,该文选择张掖地区黑河流域为研究区,提出了一种基于主被动遥感融合数据贝叶斯网络分类的土壤水分信息提取方法.该方法依据光学与雷达遥感数据本身在反演土壤水方面的各自优势,首先利用小波变换与IHS结合的算法将TM5、4、3与ASAR数据融合,融合规则采用局部距离最大替代法,在突出融合影像细节的同时,一定程度上保留了TM数据的光谱信息.然后构建BN网络进行分类,以融合后新的R'、G'、B'量和TM6波段作为网络的输入,输出为5个不同的类别,分别对应5个不同等级的土壤水分含量.经实测数据对融合前后分类结果的比较分析,结果表明,此方法在植被区能取得更好的效果,分类精度达到76.1％,对荒漠区效果欠佳.因此该方法在植被覆盖区对提取区域土壤水分信息是可行的、有效的.
為改善西北半榦旱地區的土壤含水率鑑測精度,該文選擇張掖地區黑河流域為研究區,提齣瞭一種基于主被動遙感融閤數據貝葉斯網絡分類的土壤水分信息提取方法.該方法依據光學與雷達遙感數據本身在反縯土壤水方麵的各自優勢,首先利用小波變換與IHS結閤的算法將TM5、4、3與ASAR數據融閤,融閤規則採用跼部距離最大替代法,在突齣融閤影像細節的同時,一定程度上保留瞭TM數據的光譜信息.然後構建BN網絡進行分類,以融閤後新的R'、G'、B'量和TM6波段作為網絡的輸入,輸齣為5箇不同的類彆,分彆對應5箇不同等級的土壤水分含量.經實測數據對融閤前後分類結果的比較分析,結果錶明,此方法在植被區能取得更好的效果,分類精度達到76.1％,對荒漠區效果欠佳.因此該方法在植被覆蓋區對提取區域土壤水分信息是可行的、有效的.
위개선서북반간한지구적토양함수솔감측정도,해문선택장액지구흑하류역위연구구,제출료일충기우주피동요감융합수거패협사망락분류적토양수분신식제취방법.해방법의거광학여뢰체요감수거본신재반연토양수방면적각자우세,수선이용소파변환여IHS결합적산법장TM5、4、3여ASAR수거융합,융합규칙채용국부거리최대체대법,재돌출융합영상세절적동시,일정정도상보류료TM수거적광보신식.연후구건BN망락진행분류,이융합후신적R'、G'、B'량화TM6파단작위망락적수입,수출위5개불동적유별,분별대응5개불동등급적토양수분함량.경실측수거대융합전후분류결과적비교분석,결과표명,차방법재식피구능취득경호적효과,분류정도체도76.1％,대황막구효과흠가.인차해방법재식피복개구대제취구역토양수분신식시가행적、유효적.
