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功能识别和位置实验的特征识别和位置实验.

W E Sivertson, R G Wilson, G F Bullock

    Science (New York, N.Y.)
    |December 3, 1982
    PubMed
    概括
    此摘要是机器生成的。

    特征识别和位置实验 (FILE) 使用光谱带来分类地球特征,如水和植被. 它的辐射比算法成功地自动选择了用于实时分析的数据.

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    科学领域:

    • 地球观测科学 地球观测科学
    • 遥感技术是远程传感技术.
    • 大气和地球表面研究研究大气和地球表面研究.

    背景情况:

    • 了解地球表面的组成对于环境监测至关重要.
    • 遥感为大规模特征识别提供了一种非侵入性方法.
    • 以前的方法需要手动选择数据,限制实时分析.

    研究的目的:

    • 评估特征识别和位置实验 (FILE) 算法的性能.
    • 评估地球主要特征实时分类的有效性.
    • 为了验证辐射比算法的自动数据选择能力.

    主要方法:

    • 使用特征识别和位置实验 (FILE) 仪器来感知地球的辐射.
    • 分析0.65和0.85微米的光谱波段中反射的太阳辐射.
    • 采用辐射比分类算法用于自动特征识别.

    主要成果:

    • 辐射比分类算法证明了成功的自动数据选择.
    • 实时分类决定是根据四个主要特征做出的:水,植被,赤裸的土地和云-雪-冰.
    • 来自任务的分类图像提供了算法和系统性能评估的数据.

    结论:

    • 文件算法和系统是有效的实时地球特征分类.
    • 自动数据选择提高了遥感数据分析的效率.
    • 任务数据支持对FILE系统的评估和潜在改进.