【摘 要】
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本文以TM影像和SPOT5影像为基础数据，在ERDAS IMAGINE环境中利用PCA法和Brovey法进行影像融合，使融合后影像同时具有多光谱特性和高分辨率，提高影像的解译度。在融合前后分
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院 武汉430079
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本文以TM影像和SPOT5影像为基础数据，在ERDAS IMAGINE环境中利用PCA法和Brovey法进行影像融合，使融合后影像同时具有多光谱特性和高分辨率，提高影像的解译度。在融合前后分别对TM影像与融合后影像进行土地利用分类，对比分类精度并进行定性和定量的分析和解释。文章将给出了实验的详细步骤以及完整的评价报告。研究结果表明，融合后图像分类精度好坏将取决于高分辨率影像细节对光谱信息的影响。文章中对这部分进行了进一步的实验并得出了相关的改善方法。最后对融合后影像进行土地利用分类，在测绘和地图更新、城市规划和土地利用、生态环境监测和政府规划决策等领域中，具有广阔的应用前景。
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