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高光谱影像特征提取序贯投影寻踪方法 总被引:1,自引:1,他引:0
高光谱影像特征提取涉及高维数据处理难题,必须寻求一种高效的数据处理方法,实现高维数据的降维处理.为提高数据处理效率,应用投影寻踪理论和算法,提出了一种改进的序贯投影寻踪方法,用于高光谱影像特征提取.重点给出了序贯投影寻踪的实现过程,并利用高光谱数据进行了地物分类试验.结果表明,改进的序贯投影寻踪方法可以在保证分类精度的前提下,大幅提高数据处理效率. 相似文献
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运用基于波段间相关性的高光谱影像波段选取方法进行波段的预选取.采用投影寻踪的方法在动力演化算法的基础上寻找最佳投影方向.将高维数据投影至低维数据空间.在各投影分量图像上采用零点检测阈值化的方法进行异常目标的提取。实验结果表明了基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的有效性。 相似文献
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投影寻踪学习网络的遥感影像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
采用投影寻踪(projection pursuit,PP)学习网络方法建立了一种新的遥感影像分类模型。该方法结合了统计学中投影寻踪算法节点函数灵活的非参数估计特点和人工神经网络的自学习功能,具有简捷的网络结构和良好的鲁棒性能。利用苏州市TM影像进行了分类实验,将分类结果与BP神经网络和最大似然法的分类结果相比较,投影寻踪学习网络的分类精度较高,具有一定的实用性。 相似文献
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提出了一种新的逐次投影寻踪方法,对高光谱数据进行降维处理,采用定量化的指标,通过对高光谱数据的多次一维投影,逐步选取有效成分,构建新的低维正交空间. 相似文献
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研究了面向小样本分类的高光谱影像特征提取技术,提出了一种用于小样本分类的投影寻踪指标和基于SVMPP的高光谱影像特征提取方法;并借助误差校正输出码,将两类问题的特征提取推广到多类情况.通过高光谱影像分类实验证明,该方法具有很强的小样本学习能力,能够在先验信息很少的情况下较准确地提取地物的分类特征. 相似文献
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研究了面向小样本分类的高光谱影像特征提取技术,提出了一种用于小样本分类的投影寻踪指标和基于SVMPP的高光谱影像特征提取方法;并借助误差校正输出码,将两类问题的特征提取推广到多类情况。通过高光谱影像分类实验证明,该方法具有很强的小样本学习能力,能够在先验信息很少的情况下较准确地提取地物的分类特征。 相似文献
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针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。 相似文献
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遥感探测到的小目标信号一般是弱信号,利用传统的高光谱异常变化检测方法直接抑制背景来突出异常变化目标,往往导致小目标弱信号同时被抑制,造成目标探测率低、虚警率高。基于独立成分分析方法,研究了弱信号小目标的高光谱变化检测模型,该模型首先通过投影寻踪将异常变化影像投影到独立成分,突出异常变化目标,然后再抑制背景,从而达到异常变化目标和背景的有效分离。该模型可以有效降低虚警率,提高探测率。利用模拟数据和真实数据进行了精度验证,结果表明,利用模拟数据得到的探测精度为99%,利用真实数据得到的检测精度为86%,与传统异常变化检测算法相比,精度最高提高了9%。本文研究方法适用于弱信号小目标的高光谱异常变化检测。 相似文献
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Fast Hyperspectral Feature Reduction Using Piecewise Constant Function Approximations 总被引:2,自引:0,他引:2
The high number of spectral bands that are obtained from hyperspectral sensors, combined with the often limited ground truth, solicits some kind of feature reduction when attempting supervised classification. This letter demonstrates that an optimal constant function representation of hyperspectral signature curves in the mean square sense is capable of representing the data sufficiently to outperform, or match, other feature reduction methods such as principal components transform, sequential forward selection, and decision boundary feature extraction for classification purposes on all of the four hyperspectral data sets that we have tested. The simple averaging of spectral bands makes the resulting features directly interpretable in a physical sense. Using an efficient dynamic programming algorithm, the proposed method can be considered fast. 相似文献