简介：Curvelet变换用于影像融合能有效保持影像的光谱信息，利于提取影像不同尺度、不同方向的细节特征。为检测Curvelet变换对影像分类的影响，文章首先采用PCA方法、Curvelet变换方法对IKONOS影像进行融合；然后对原多光谱影像和融合影像进行监督分类，分类时采用相同的训练样本；最后运用多种参数对结果进行目视、定量评价。总体结果显示：基于Curvelet变换的融合影像各波段的信息熵以及与原影像的平均结构相似性程度均高于基于PCA的融合影像，原多光谱影像、基于PCA的融合影像和基于Curvelet变换的融合影像的总体分类精度分别为：77．27％、70．00％和80．09％，其中基于Curvelet变换的分类影像的地物边缘光滑度最高。

简介：基于地物光谱特征的监督分类一直是用遥感影像解译土地覆被类型的常规方法。基于可见光和近红外波段的光谱反射率构建的NDVI指数的水平高低及时序变化特征对土地覆被类型有高度敏感性和较好的指示性。本文基于时序MODIS-NDVI数据，通过合理选择训练样区对MODIS影象进行监督分类，最终实现对秦岭中部地区各种土地覆被的分类，通过与实地GPS调查数据比较，结果显示分类总体精度达到76．77％，kappa系数为67．22％，分类等级为较好。

简介：针对遥感图像的特点，将分形理论应用于遥感图像分类中，可以根据不同的类型引入不同的分维数，在一定程度上符合了地物实际分布的特征，从而可以应用到遥感图像分类中。

简介：对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究。首先介绍了常规的遥感图像分类方法，监督分类法和非监督分类法，并结合ERDAS软件和试验数据进行分类实验；接着引出纹理信息的概念，并探讨其在遥感图像分类中的应用，提取原数据中的纹理信息参与分类；最后，比较分析分类的结果，论证了结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法可行性。

简介：

简介：本文主要应用IKONOS高分辨率卫星数据，依据城市建筑物、城市道路、植被的波谱特征，对城市绿化现状遥感调查分类进行了深入的探讨，通过非监督分类和监督分类，试图达到自动分类识别的目的。就石家庄市城市绿化现状遥感调查分类结果而言，分类效果令人满意。

简介：基于TM影像数据，分别使用监督和非监督分类方法对辽宁铁法（煤）矿区典型地物进行遥感识别。其中监督分类采用马氏距离、最大似然和神经网络法，非监督分类采用ISODATA算法。结果表明：在四种不同的遥感分类方法中，最大似然法的分类精度最高，总体精度达到90．10％，Kappa系数为0．8724。研究发现：无论采用哪种分类方法，矿区中的煤与煤矸石都存在混分现象，主要由于两类地物的光谱相近造成。研究结果为煤矿区地物遥感识别的方法选择提供参考。

简介：基于HJ－1A／1B卫星ccD数据，建立河北省近海海域沿岸冰、初生冰、灰冰和灰白冰的解译标志。利用易康分类软件，采用多边形的面向对象分类方法，根据海冰类型和其他地物特征，对HJ－1A／1B卫星数据进行多尺度分割。选择各类型海冰样本，采用最邻近分类像元算法对海冰进行分类。统计河北省海域及秦皇岛港、曹妃句、黄骅港等重点区各类型海冰分布面积，分析海冰分类分布情况。最后，介绍了应用HJ-1A／1B卫星遥感数据提取河北近海海域海冰分类分布信息的实例。