基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法研究的综述报告.docx

该【基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法研究的综述报告在遥感影像中,居民地的自动提取一直是一个重要的研究领域。其中,基于纹理的方法就是具有较高精度和高效率的方法之一。本文将从以下几个方面对基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法进行综述。一、基于纹理的居民地提取方法基于纹理的遥感影像居民地提取方法主要是利用影像中的纹理特征进行分析和提取。纹理特征是指影像中不同大小和不同方向的纹理单元组成的结构,例如斑块、图案、条纹等。利用纹理特征可以较好地表示物体的纹理信息。具体而言,基于纹理的居民地提取方法可以分为以下几类:,利用判别分析方法进行区分,分割出居民地区域。该方法的优点在于对高斯噪声具有较好的鲁棒性。同时,使用多种不同纹理特征的判别分析方法也可以提高居民地提取的准确性。,利用每个频带的纹理特征进行居民地识别。同时,小波变换方法还可以提高对不同尺度的居民地纹理信息的敏感度,因此有助于提高居民地提取的准确性。。该方法通过计算像素间的灰度变化信息,生成灰度共生矩阵,并通过统计矩阵特征进行居民地提取。该方法简单有效,且可应用于多种分辨率的遥感影像。二、基于纹理的居民地提取方法的优缺点基于纹理的居民地提取方法相比于其他方法具有以下优点:,可快速处理大量高分辨率遥感影像数据,提高居民地提取的效率。,对复杂的纹理特征和变化进行很好的区分。同时,还可以通过选择不同的纹理特征和方法,优化提取结果,提高提取准确性。、气候和地表覆盖,适用性较强。然而,基于纹理的居民地提取方法也有其缺点,如:。(如树林)与人工结构可能会被混淆,从而产生错误分类。,需要选择不同纹理特征和提取方法,难以实现通用性。三、结论基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法具有比较高的准确性和效率,适用于遥感影像数据处理。纹理判别分析、小波变换和灰度共生矩阵是常用的纹理特征分析方法,并具有各自的优点和适用范围。随着遥感影像和计算基础设备的不断完善和发展,基于纹理的居民地提取方法还将得到更广泛的应用和探索。