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以2006年泉州市部分QuickBird多光谱影像与全色影像为实验区数据基础,在遥感软件ERDASIMAGINE9.2平台支持下,应用小波融合算法及融合规则实现QuickBird融合处理,在此基础上进行归一化植被指数(NDVI)运算,通过人机交互式提取得到实验区5种主要的绿地类型:公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地及其他绿地.结果表明:1)QuickBird多光谱影像、全色影像的信息熵分别为3.975,4.162,而QuickBird融合影像的信息熵为7.251,明显高于前两者,融合后空间信息更丰富;2)QuickBird融合影像的平均梯度是3.328,多光谱影像、全色影像分别是1.552,2.965,融合影像纹理特征更明显;3)QuickBird融合影像与多光谱影像的偏差是0.0359,全色影像的偏差为0.0562,均接近于0,小波融合影像较好地保持了源图像的光谱特性;4)绿地信息分类提取的精度为89.6%,趋近90%. 相似文献
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