Resumen

Las características de textura de la superficie terrestre, que se refieren a características visuales de homogeneidad en imágenes de teledetección, son muy importantes para comprender la relación entre la información de la superficie y el entorno circundante. Los datos de teledetección contienen abundante información sobre las características de textura de la superficie terrestre (por ejemplo, el gris de la imagen refleja la información sobre la distribución espacial de las características de textura). Aquí, proponemos un enfoque eficiente y preciso para extraer características de textura de la superficie terrestre a partir de datos de teledetección, denominado diferencia de frecuencia de nivel de gris espacial (GLDFS). Este método está diseñado para extraer datos de teledetección multibanda, utilizando la conversión del análisis de componentes principales para comprimir la información multiespectral, y establece la diferencia de frecuencia de nivel de gris espacial de los componentes principales. Al final, las características de textura se extraen utilizando la diferencia de frecuencia espacial de nivel de gris. Para verificar la eficacia de este enfoque, se llevan a cabo varios experimentos que indican que podría conservar la relación de coordinación entre los datos de teledetección multiespectrales, y en comparación con el método tradicional de análisis de textura de una sola banda que se basa en la matriz de co-ocurrencia de nivel de gris, el enfoque propuesto tiene una mayor precisión y eficiencia de clasificación.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Modelo computacional Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Computational Model Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:frecuencia de diferencia de nivel de gris, datos, características de textura, características de textura de la superficie terrestre, método de análisis de textura de banda, características de textura de la superficie terrestre, conversión de análisis de componentes principales, textura de la superficie terrestre, nivel de gris co, mayor precisión de clasificación
• Keywords:gray level difference frequency, data, texture features, earth surface texture features, band texture analysis method, earth surface texture features, principle component analysis conversion, earth surface texture, gray level co, higher classification precision