融合UNet++网络和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法

针对高分辨率遥感影像变化检测存在漏检和检测边界粗糙的问题,提出一种基于UNet++和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法.该算法采用UNet++网络作为基础网络提取特征,并在基本卷积单元中引入注意力机制突出重要特征,由此完成遥感影像端到端的变化检测.在高分辨率卫星影像变化检测数据集中进行了验证,相比于经典语义分割网...     

面向小样本分类的高光谱影像特征提取

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.     

基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测算法

提出一种基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测方法。该算法用基于近似相对熵的实码遗传优化投影寻踪方法(RCGOA-PP),有效地将高维数据中隐藏的目标信息集中投影到低维空间中,并用直方图分割的方法提取出小目标。实验证明,此算法精度较高,适用于对高光谱影像中的小目标进行检测。     

高光谱遥感数据三次光滑样条滤噪

分析了高光谱遥感数据噪声滤波的作用和现状,实现了一种基于三次光滑样条函数的高光谱遥感数据噪声滤波算法,解决了目前高光谱遥感数据噪声滤波算法自适应效果不理想的问题.通过对AVIRIS数据试验,证明此方法简单易行,计算精度高,具有良好的局部自适应拟合能力,并能有效地滤除数据中的噪声,改善数据质量.     

基于独立分量分析的高光谱影像小目标提取研究

借助快速独立分量分析(FICA)将高维数据中隐藏的目标信息集中投影到低维特征影像中,然后以峰度为特征度量指标选择特征影像,最后用以偏斜为指标的直方图分割方法提取小目标。实验证明,此算法精度较高,适用于对高光谱影像中的小目标进行提取。