基于IHS变换和Mean Shift算法的草地分类研究

编号 zgly0001744574

文献类型 期刊论文

文献题名 基于IHS变换和Mean Shift算法的草地分类研究

作者 康乐  陈伟  赵安琳  杨延征 

作者单位 国家林业和草原局华东调查规划设计院  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 

母体文献 西北林学院学报 

年卷期 2022,37(5)

页码 188-193

年份 2022 

分类号 S716 

关键词 草地分类  IHS  Mean Shift  特征向量 

文摘内容 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。