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| 稿件标题： | 基于纹理特征MNF变换的多光谱遥感影像分类 |
| 稿件作者： | 李亚坤1，关洪军1，孙传亮2，敖志刚1 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 纹理特征；最小噪声分离（MNF）；多光谱遥感影像；岩土分类；CBERS-04 |
| 文章摘要： | 提出了一种基于纹理特征最小噪声分离（Minimum Noise Fraction,MNF）变换的多光谱遥感影像分类方法。利用灰度共生矩阵对每个光谱波段进行纹理特征提取，对纹理特征进行MNF变换，将集中了大部分纹理特征信息的MNF分量与光谱信息协同进行分类。基于CBERS-04遥感影像对郎玛村地区进行岩土分类实验。结果表明，该方法的分类精度高于传统的基于光谱主成分纹理特征的多光谱遥感影像分类方法，其分类结果具有更好的区域一致性和较少的小图斑噪声。 |
| 引用本文格式： | 李亚坤，关洪军，孙传亮，等. 基于纹理特征MNF变换的多光谱遥感影像分类［J］.兵器装备工程学报，2017(2):113-117. LI Yakun, GUAN Hongjun, SUN Chuanliang,et al. MultiSpectral Remote Sensing Image Classification Based on Texture Feature MNF Transform［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(2):113-117. |
| 刊期名称： | 2017年02期 |
| 出版时间： | 2017年2月 |
| 上线时间： | 2017年2月28日 |
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