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    摘要随着遥感数字图像处理技术和模式识别的不断发展，目视解译依然是提取图像信息最重要的一种方法。多光谱遥感中，从多个波段中选择最佳的三个波段进行彩色合成，不仅可以压缩数据量，还可以达到增强图像解译效果的目的。本文利用LandSat-8上携带的 OLI传感器（Operational Land Imager）影像，采用基于信息量的波段选择评价方法——最佳指数法（Optimal Index Factor，OIF）分析徐州云龙湖区域OLI影像信息表达效果，发现最佳波段组合为765，其OIF指数值为1823.06，之后针对不同地物类型进行波段选择，然后利用对最佳指数法缺陷做出改进的自适应波段选择法（Adaptive Band Selection ,ABS）进行波段选择，得出最佳波段组合为751，其ABS指数值为2348.93。对比分析两种波段选择方法选择的波段组合进行假彩色合成后合成图像的分类效果。39510
    毕业论文关键词：多光谱，彩色合成，最佳波段组合选择，图像解译，最佳指数法
    Abstract With the development of remote sensing digital image processing and pattern recognition, visual interpretation is still the most important method to extract the information of the image. In the remote sensing, the best three bands can be selected from the multi band, and can not only compress the amount of data, but also can achieve the purpose of enhancing the effect of the image interpretation.. The OLI sensor to carry on Landsat-8 (OPEX land imager) images, the information content of band selection evaluation method, optimal index method (optimal index factor OIF) analysis of Yunlong Lake in Xuzhou, China OLI image information expression based on found optimum band combination for 765, the OIF index value for 1823.06, after according to the different feature types of band selection, and then use of optimal index method defects make improved adaptive band selection method (adaptive band selection, ABS) for band selection, obtained optimum band combination of 751, the ABS index value is 2348.93. The classification effect of the synthesized images of the two bands selected by the combination of the band combination is analyzed.
    Key words: Multispectral; color synthesis; optimal bands selection; Image interpretation; Optimal Index Factor
    目录
    摘要    I
    1.    概 述    1
    1.1  研究的目的和意义    1
    1.2  国内外研究现状    1
    1.3  研究环境和方法    3
    1.4  本文的组织    3
    2.    研究区域数据的获取    4
    2.1  研究区概况    4
    2.2  OLI数据特点    4
    2.3  常见彩色合成波段组合    4
    3.    多光谱遥感彩色合成最佳波段选择    6
    3.1  彩色合成原理与波段数值评价    6
    3.1.1  亮度差和标准差    6
    3.1.2  相关性    7
    3.1.3  信息熵    7
    3.2  最佳波段选取原则与方法    9
    3.2.1  最佳指数法    10
    3.2.2  不同地物类型的最佳波段选择    11
    3.2.3  自适应波段选择法    16
    4.  最佳波段组合在图像分类中的应用分析    18
    4.1  波段合成结果分析    18
    4.2  选取的波段合成结果    19
    4.3  合成结果质量评价    19
    5.  结论与展望    22
    5.1  结论    22
    5.2 研究展望    23
    参考文献    25
    致谢    27
    1.    概 述
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