空间属性提取算法的相关模型

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Initial contribute: 2018-12-04

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岳天祥编著
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yue@lreis.ac.cn
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Method-focused categoriesData-perspectiveRemote sensing analysis

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Chinese {{currentDetailLanguage}} Chinese

空间属性提取算法的相关模型

   1.灰度值协发性矩阵方法(Gray levelcoccurrence matrix approach

角二阶矩:

              

对比度:

              

   相关关系:

           

式中,Pij表示协发性矩阵的元素(ij);Ng相应于图像的阶度数;

     2.统计转换

       在这个研究中引入了两个空间测度值:平均灰度值(AVE)和标准偏差(STD),另外,熵测度(ENT)也被引入:

式中,fi是在一个像素窗内灰度值i出现的频率;W是一个像素窗内像素的总数。

    3.纹理谱方法

     纹理谱是从原始的,由3×3像素窗构成的纹理单元提取出来的。令es表示中心像素的灰度与其周围像素值s的逻辑关系:

                

式中,xcxs分别是中心像素与周围像素,由此得到8个二进制数es,把它们以某种特定的顺序排列,作为一个集合的一个元素,这个集合就叫作这个像素窗的纹理单元(TU)。

在一个像素窗内,作出关于TU数的频率图,即是TU的柱状图,这个柱状图即是这个像素窗的纹理谱。

参考文献

    Gong PMarceau D J,Howarth P JSPOT HRV数据用于土地利用分类的空间属性提取算法比较。Remote Sensing of Environment199240

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《资源环境数学模型手册》 (2018). 空间属性提取算法的相关模型, Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/0885178f-46ce-4a11-bf7b-b36157312e75
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