КЛАССИФИКАЦИЯ СКАНЕРНЫХ СНИМКОВ МЕТОДОМ МОДЕЛИРОВАНИЯ СПЕКТРАЛЬНОГО ПРОСТРАНСТВА

Описывается метод классификации снимков космических сканеров (Landsat ТМ/ЕТМ+, IRS и аналогичных), основанный на моделировании спектрального пространства в ЗБ-осях xyz, где х и у соответственно первая и вторая главные компоненты логарифмированной матрицы снимка (каналы G, R, NIR, SWIR2), a z индекс...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Литинский, Петр
Format: Text
Language:unknown
Published: Учреждение Российской академии наук Карельский научный центр Российской академии наук 2011
Subjects:
ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ
КЛАССИФИКАЦИЯ МНОГОСПЕКТРАЛЬНЫХ СКАНЕРНЫХ СНИМКОВ
ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
taiga
Online Access:http://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-skanernyh-snimkov-metodom-modelirovaniya-spektralnogo-prostranstva
http://cyberleninka.ru/article_covers/14725908.png
Description
Summary:Описывается метод классификации снимков космических сканеров (Landsat ТМ/ЕТМ+, IRS и аналогичных), основанный на моделировании спектрального пространства в ЗБ-осях xyz, где х и у соответственно первая и вторая главные компоненты логарифмированной матрицы снимка (каналы G, R, NIR, SWIR2), a z индекс стресса влажности MSI (отношение каналов SWIR1 и NIR). Декомпозиция неоднозначных спектральных классов производится по геоморфометрической модели и по разновременным данным. Метод оптимален для моделирования структуры и динамики таежных экосистем. A method for satellite imagery (Landsat TM/ETM+, IRS, etc.) classification based on spectral space modeling is described. The 3D model is built in xyz-axes, where x and у are the first two principal components of the image matrix in logarithmic form (bands G, R, NIR, SWIR2), and z is the moisture stress index MSI (SWIR1/NIR). Ambiguous spectral classes are decomposed using the geomorphometric model and time series imagery. The method is optimal for taiga ecosystem structure and dynamics modeling.

Similar Items