MATLAB图像分割——进行植被检测（基于多分辨率数据）

文章目录

• 1.流程
  • 2.具体实施方式
  • • 1.导入图像数据并实施增强处理
    • 2.分离颜色通道并生成散点分布图
    • 3.借助归一化参数开展识别分析

1.步骤

多分辨率图像在遥感影像领域具有广泛的应用价值，其通过采集不同光谱波段的信息，使所获取的图像包含更丰富的细节内容。一般来说，图像分辨率越高，所呈现的细节就越清晰，但与此同时对存储容量的需求也相应增加。多分辨率图像在现实场景中被用于多种用途。
地表各类物质在不同光谱条件下会产生差异化的反射特性，这种反射差异为解析多分辨率图像特征提供了有效途径。
针对多分辨率图像中植被的识别过程主要包括以下步骤:
➊加载图像数据;
❷实施图像增强处理;
❸分离出不同的色彩成分;
❹依据植被的特性选取适当的参数开展检测工作。

2.具体实现过程

1.读取图像并进行增强

以下为示例代码展示：

    CIR = multibandread('paris.lan',[512, 512,7], 'uint8=>uint8',128,'bil', 'ieee-le', { 'Band', 'Direct', [4 3 2]});%生成多分辦率图像
    figure;subplot(121);imshow(CIR);