简介：Curvelet变换用于影像融合能有效保持影像的光谱信息，利于提取影像不同尺度、不同方向的细节特征。为检测Curvelet变换对影像分类的影响，文章首先采用PCA方法、Curvelet变换方法对IKONOS影像进行融合；然后对原多光谱影像和融合影像进行监督分类，分类时采用相同的训练样本；最后运用多种参数对结果进行目视、定量评价。总体结果显示：基于Curvelet变换的融合影像各波段的信息熵以及与原影像的平均结构相似性程度均高于基于PCA的融合影像，原多光谱影像、基于PCA的融合影像和基于Curvelet变换的融合影像的总体分类精度分别为：77．27％、70．00％和80．09％，其中基于Curvelet变换的分类影像的地物边缘光滑度最高。

简介：基于TM影像数据，分别使用监督和非监督分类方法对辽宁铁法（煤）矿区典型地物进行遥感识别。其中监督分类采用马氏距离、最大似然和神经网络法，非监督分类采用ISODATA算法。结果表明：在四种不同的遥感分类方法中，最大似然法的分类精度最高，总体精度达到90．10％，Kappa系数为0．8724。研究发现：无论采用哪种分类方法，矿区中的煤与煤矸石都存在混分现象，主要由于两类地物的光谱相近造成。研究结果为煤矿区地物遥感识别的方法选择提供参考。

简介：基于HJ－1A／1B卫星ccD数据，建立河北省近海海域沿岸冰、初生冰、灰冰和灰白冰的解译标志。利用易康分类软件，采用多边形的面向对象分类方法，根据海冰类型和其他地物特征，对HJ－1A／1B卫星数据进行多尺度分割。选择各类型海冰样本，采用最邻近分类像元算法对海冰进行分类。统计河北省海域及秦皇岛港、曹妃句、黄骅港等重点区各类型海冰分布面积，分析海冰分类分布情况。最后，介绍了应用HJ-1A／1B卫星遥感数据提取河北近海海域海冰分类分布信息的实例。