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调查的最佳光谱波段城区分类从世界View2 (WV2)卫星图像

文摘

卫星成像提供了不仅与RGB彩色图像数据,也包括其他相关信息看不见乐队叫做多光谱波段。图像与多光谱波段提供丰富的特性,这些特性是有用的数据描述、分类和提取。研究目的是探讨最佳乐队市区从多光谱图像分类基于可用的数据。图像世界View2 (WV2)卫星有八个光谱波段除了全色图像的捕获区域是可用的。这个数量的光谱信息一起WV2非常高的空间分辨率的图像提供了功能细节,适用于土地覆盖的映射。最大似然(ML)是一种分类技术用于图像分类的研究领域在测试时WV2卫星图像的多光谱波段的组合。拟议的研究算法是基于形成一组不同的多波段。每组由三个不同的乐队从输入WV2卫星图像。毫升分类技术是应用于所有集提取分类研究区域的图像从所有使用集。分类结果的评估是在混淆矩阵格式和Kappa系数的确定。 The research work flow is processed commercial software ENVI( an acronym for “Environment for Visualizing Images”). The preliminary results shows that a set of (Near Infrared (NIR), Green (G) and Costal (C) bands) give accurate classification result for the area of study. Image with NGC bands gives a classification results with overall accuracy 91 % and it is evaluated by Kappa coefficient which is 0.88.

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