作者：王乐; 王超湿地分类影像融合最佳波段选择评价指标遥感指数面向对象分类
摘要：利用SPOT全色波段影像和LandsatETM+多光谱影像，采用波段特征分析法和改进的最佳波段指数法确定最佳融合波段。选择具有代表性的HSV变换、Brovey变换、PCA变换、Gram-schmidt变换和小波变换方法进行影像融合。针对融合后的影像采用定量评价法进行质量评价，通过不同地物的光谱、空间和纹理信息等进行比较分析构建适当的分类特征和规则，采用面向对象的遥感分类方法进行分类。结果表明，波段特征分析法和改进的最佳波段指数法结合，可以获得最佳融合波段。各融合方法均有效提升了影像效果，其中HSV和GS变换融合方法更好地保持了影像的多光谱和高分辨率特性，融合后各地物特征分类明显，可以有效应用于湿地分类；采用主成分分析法来设置面向对象分类中的波段权重,可以利用各波段信息量的差异进行影像的分割。基于各种遥感指数的面向对象分类方法用于湿地分类获得了93.62%的分类精度，与传统的分类方法相比有了很大进步，在湿地分类中具有很大的应用潜力。
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