干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于Radarsat和TM 图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究

Arid

	基于Radarsat和TM 图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究
其他题名	Remote sensing monitoring of soil salinization based on fusion and classification of Radarsat and TM image
	依力亚斯江·努尔麦麦提; 塔西甫拉提·特依拜; 舒宁; 王伯超; 买买提沙吾提
来源期刊	测绘科学
ISSN	1009-2307
出版年	2009
卷号	34 期号:1 页码:56-59
中文摘要	单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息.雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度.本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法.最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radtarsat、TM融合后的图像进行了分类.结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%.因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测.
英文摘要	Usually it is hard to achieve enough information for monitoring the salinization information of arid area by using sole Radar image. The fusion of Radar and TM image could improve the utilization of remote sensing information, enhance the reliability and mutual-complementing of information, and be helpful for improving classification accuracy. This paper adopted Gram-Schmidt fusion, carried on fusion of Radarsat and TM images, and then compared this fusion method with some other common methods such as HIS, PCA and Brovey. The result indicated that this method was superior to others. Furthermore, in this paper Support Vector Machine (SVM) classification method was accepted, then Radarsat, TM and the fusion image were classified. It can be inferred from the result that, in comparison with the solely Radarsat image or the TM image, the fusion image had higher classification accuracy. It had as much as 30% and 2% accuracy than those of single Radarsat and TM images respectively. Therefore this fusion and classification method could be more applicable for monitoring of arid area salinization by remote sensing images.
中文关键词	融合 ; 分类 ; 盐渍化
英文关键词	Radarsat TM Radarsat TM fusion classification salinization
类型	Article
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	Remote Sensing
WOS研究方向	Remote Sensing
CSCD记录号	CSCD:3559045
来源机构	新疆大学
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/223342
作者单位	依力亚斯江·努尔麦麦提, 新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐, 新疆 830046, 中国.; 塔西甫拉提·特依拜, 新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐, 新疆 830046, 中国.; 王伯超, 新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐, 新疆 830046, 中国.; 买买提沙吾提, 新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐, 新疆 830046, 中国.; 舒宁, 武汉大学遥感信息工程学院, 武汉, 湖北 430079, 中国.
推荐引用方式 GB/T 7714	依力亚斯江·努尔麦麦提,塔西甫拉提·特依拜,舒宁,等. 基于Radarsat和TM 图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究[J]. 新疆大学,2009,34(1):56-59.
APA	依力亚斯江·努尔麦麦提,塔西甫拉提·特依拜,舒宁,王伯超,&买买提沙吾提.(2009).基于Radarsat和TM 图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究.测绘科学,34(1),56-59.
MLA	依力亚斯江·努尔麦麦提,et al."基于Radarsat和TM 图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究".测绘科学 34.1(2009):56-59.