2) multi-resolution remote sensing image
多空间分辨率遥感图像
3) high-resolution remote sensing imagery
高空间分辨率遥感影像
1.
In this paper,an IKONOS image with forests is decomposed by Contourlet transformation,then a method for extracting the boundary of forests from high-resolution remote sensing imagery is proposed associated watershed transformation and texture analysis.
在高分辨率影像上,不仅地物的光谱特征更明显,其景观的结构、形状、纹理和细节等信息也都非常突出,但使用高空间分辨率遥感影像进行分类所面临的一个挑战就是所谓的“高分辨率问题(H-resolution problem)”,即随着传感器分辨率的增长,类间的光谱变化增大,导致使用传统分类器时的统计可分离性降低,从而导致分类精度的下降[3-4]。
5) high-resolution remotely sensed imagery
高分辨率遥感图像
1.
Phase Congruency was introduced as a new method to detect features from high-resolution remotely sensed imagery.
精确检测图像边缘特征是进行高分辨率遥感图像分割和识别的关键。
2.
Segmentation of high-resolution remotely sensed imagery constructs the base of object recognition and object-oriented classification.
根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。
3.
Segmentation of high-resolution remotely sensed imagery establishes the foundation of object-oriented classification.
高分辨率遥感图像分割是面向对象分类的基础,而基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于计算待分割图像梯度的算法。
6) high resolution remote sensing image
高分辨率遥感图像
1.
More reasonable segmentations on high resolution remote sensing images are generated from an improved JESG algorithm in terms of the characteristics of rich detail information and clear geometric structure.
高分辨率遥感图像中细节信息丰富、地物几何结构明显,对JSEG算法进行了改进,使其对高分辨率遥感图像分割可以取得更合理的结果。
补充资料：高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取
高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取
高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取 郑兰芬供稿
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条