基于IHS变换和Mean Shift算法的草地分类研究
Grassland Classification Based on IHS Transformation and Mean Shift Algorithm作者机构：国家林业和草原局华东调查规划设计院浙江杭州310019 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北京100085
出 版 物：《西北林学院学报》 (Journal of Northwest Forestry University)
年 卷 期：2022年第37卷第5期
页 面：188-193页
学科分类：09[农学] 0903[农学-农业资源与环境]
主 题：草地分类 IHS Mean Shift 特征向量
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。
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