资源说明:SAR图像上水体和居民地信息的提取在实际应用中具有重要的意义。为了更好地提取SAR图像上水体
和居民地,以单波段单极化Radarsat—l SAR图像为研究对象,首先利用半变异函数分析样本图像的结构特性来确定
纹理信息提取的最佳参数;然后,在此基础上基于灰度共生矩阵计算SAR图像均值、角二阶矩和熵3种纹理测度,
建立了适于图像分类的多维特征空间,从而有效地增强了水体和居民地信息;最后通过样本采集,使用支持向量机
分类器进行水体和居民地信息提取,并采用近期归一化植被指数(NDVI)数据和分类结果进行目标层融合来消除
山体因素的影响,信息提取的结果显示,分类总体精度为82.57% ,Kappa系数为0.58,较准确地提取了水体和居民
地信息。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件,请下载源码包。