【摘 要】
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为了有效提高作物遥感识别过程中对作物分类的精度,需要对光谱图像特征进行合理选择,得到最佳波段组合。该文在对多光谱数据的光谱信息特征进行全面分析基础上,针对目标地物,
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,农业部规划设计研究院农业资源监测站
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为了有效提高作物遥感识别过程中对作物分类的精度,需要对光谱图像特征进行合理选择,得到最佳波段组合。该文在对多光谱数据的光谱信息特征进行全面分析基础上,针对目标地物,提出面向对象的多光谱图像特征遗传选优算法模型。在模型中,先根据最佳指数因子法计算比较,得出最佳识别组合的特征数量;然后,以最大最小距离作为理论基础,对Jeffries-Matusita(J-M)距离改进,得到加权J-M距离,作为衡量特征对分类有效性的判据,并以此构建适应度函数,运用遗传算法对结果优化处理,选择出对分类敏感的波段组合。以吉林德惠县内的Landsat-5数据为例,进行波段选择实验,取得较好的成效。
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