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基于多特征建模的遥感影像稀疏表示分类的研究与应用
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上传时间: 2021-03-30
详细说明：遥感特征的选择能否有效执行将直接影响分类结果的质量。 本文以宁夏洛山地区为研究案例，以三期Landsat 8 OLI图像为数据源，为沙漠/草原生物群落过渡区提出了一种多特征的建模策略，以提高分类的准确性。 基于字典学习的稀疏表示用作分类器，以便根据多特征建模策略选择最佳特征的组合。 结果表明，光谱，植被，地形，建筑和水信息的结合可以有效提高分类的准确性，减少荒漠/草地生物群落过渡带的分类不确定性，最佳识别的特征组合包括b1〜b7，NDVI，DEM ，NDBI，VAR（b5），MNDWI。 然后，对研究区域2013年至2015年的土地覆盖变化进行了统计分析。
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