基于IHS变换和Mean Shift算法的草地分类研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 康乐; 陈伟; 赵安琳; 杨延征
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| 刊名 | 西北林学院学报
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| 出版日期 | 2022-09-19 |
| 卷号 | 37期号:5页码:188-193 |
| 关键词 | 草地分类 IHS Mean Shift 特征向量 |
| ISSN号 | 1001-7461 |
| 英文摘要 | 为高效估算草地生物量，需要一种方法来提高草地分类精度和降低数据处理时间。该研究基于原始RGB图像采用IHS变换，进行绿度波段图像的融合，并对融合后的图像进行Mean Shift算法分类。结果表明，1)基于IHS图像的草地分类，在视觉上与实际地物更为吻合；2)与其他文献方法对比，本研究方法性能优越，精度达到95%以上；3)可以批量处理多张图像，提高了数据处理效率。 |
| 源URL | [https://ir.rcees.ac.cn/handle/311016/47977]  |
| 专题 | 生态环境研究中心_城市与区域生态国家重点实验室 |
| 作者单位 | 1.国家林业和草原局华东调查规划设计院 2.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 康乐,陈伟,赵安琳,等. 基于IHS变换和Mean Shift算法的草地分类研究[J]. 西北林学院学报,2022,37(5):188-193. |
| APA | 康乐,陈伟,赵安琳,&杨延征.(2022).基于IHS变换和Mean Shift算法的草地分类研究.西北林学院学报,37(5),188-193. |
| MLA | 康乐,et al."基于IHS变换和Mean Shift算法的草地分类研究".西北林学院学报 37.5(2022):188-193. |
入库方式： OAI收割
来源：生态环境研究中心
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