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高光谱影像受到高维波段间强相关性的困扰,导致处理应用的困难。而现有高光谱波段选择方法通常以线性角度考虑波段间关系,未充分考虑多尺度的信息且容易受到噪声的影响,导致所选的波段子集性能不佳。为了克服上述问题,本文提出了基于多特征的深度子空间聚类方法进行高光谱影像波段选择。该方法将自表达层嵌入到卷积自编码器中学习子空间自表达系数,充分考虑了空间信息和光谱信息的交互,用非线性的视角思考了波段间关系。为了提高潜在表征的学习能力,提升自表达系数学习的准确性,本文将注意力模块和多特征提取模块与卷积自编码器相结合,进一步降低了异常值的干扰。本文在3个高光谱遥感影像数据集上,将提出的方法与几种经典主流的方法进行多种对比实验,证明了本文方法能够选择具有代表性的波段子集。 相似文献
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海岸带地区景观演变的驱动力研究是区域内在演化规律研究的重要组成部分,对于指导合理利用景观,控制人工景观规模,保护生态环境等都有着不可替代的作用.本文以杭州湾南岸的沿海乡镇区域为研究对象,在利用GIS及相关的数理统计软件分析杭州湾滨海平原区2000~2010年来景观演化时空变化特征的基础上,运用GIS-Logistic的耦合模型从空间角度深入分析了杭州湾沿海乡镇重要景观演化的驱动力.研究结果表明:近10 a来,耕地、海域等自然景观类型呈现出不断减少的趋势,建设用地、养殖用地等景观类型保持持续增长的态势;在以乡镇为单位的中小尺度研究中,纯自然驱动因素(如气候、降水等)较人文驱动因素的影响相对较弱,而县道等区位因素对于景观类型演变的影响相对较为明显,表征经济发展的人口、工业水平、工业产值等对于杭州湾南岸岸段各景观类型的演化具有较强的驱动作用. 相似文献
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本文从高光谱数据的非线性本质出发来引入流形学习方法,结合高光谱影像的自身特性,挖掘高光谱影像内部的非线性流形特征,研究高光谱影像的流形学习降维对应的光谱意义解释,构建适合高光谱影像数据特性的非线性流形学习降维理论和方法体系,并在实践上指导后续的高光谱影像分类、目标识别和异常探测等应用。 相似文献
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高分五号(GF-5)搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时,遥感图像分类异常困难。此时,可以采用域适应方法,借助已标记的历史数据(源域)实现对未标记数据(目标域)的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先,利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵;然后,运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵;接着,运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换,使得其与目标域对齐;最后,在变换后的源域数据上建立分类器,实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明,本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地,在黄河口GF-5数据上,本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%,支持向量机分类准确率提升了2.3%。 相似文献
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高光谱影像波段众多且相关性强,导致分类存在信息冗余且计算量较大。提出了可分离非负矩阵分解方法来选取高光谱影像的代表性波段子集,在保证分类精度的同时降低计算量。该方法假设高光谱影像的波段集合具有可分离特性,改进传统非负矩阵分解模型,将波段选择转换为可分离非负矩阵分解问题,采用迭代投影方法来依次选取能够非负线性表达其他波段的代表性波段。在此基础上,利用两个公开高光谱数据集对比几种主流方法,采用定量评价和分类精度指标来综合评价所提的波段选择方法的效果。实验结果表明,可分离非负矩阵分解方法的分类精度高于其他几种方法,而且计算效率排名第2,能够选取合适的波段子集以满足高光谱遥感的应用需求。 相似文献
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南美洲湿地面积广且类型多样,但湿地制图相关研究匮乏,通过遥感手段可为南美洲全域湿地制图提供科学技术支撑。本研究依托GEE (Google Earth Engine)平台面向南美洲湿地提出一种多源多特征集成的湿地制图方法。研究选取南美洲典型湿地地区为研究区,首先利用已有土地覆盖数据集提出一种有效的湿地样本采集流程以保证样本质量,其次结合哨兵1号、哨兵2号和SRTM数据构建多源特征集合,并基于随机森林的递归特征消除算法(RF_RFE)进行特征优选,构建不同特征组合方案对比多源特征对湿地分类结果的影响,最后采用随机森林算法对研究区湿地进行分类提取。研究结果表明,设计样本采集方案可有效提高样本质量,多源特征集合能够提升湿地分类精度,特征优选能够减少特征冗余并提升分类精度。研究区分类总体精度为85.62%,Kappa系数为0.8333,其中湿地类别的精度最低为69.85%,最高为95.18%。 相似文献
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在显著气候变化叠加人类活动干扰的背景下,可持续的湿地生态系统管理对于湿地空间信息的需求不断提升,湿地遥感作为重要的交叉学科方向,研究成果日益增多。本文以Web of Science核心合集为数据库,通过检索过去50年湿地遥感论文成果,总结了湿地遥感研究全球发文量和引文量的变化情况;进行文献计量分析,探讨湿地遥感研究的发展历程和发展趋势。论文将湿地遥感研究划分为潜力探索期、框架成形期、快速增长期3个阶段,进而总结分析了不同阶段湿地遥感的研究主题和主要数据源;最后基于VOCviewer软件对湿地遥感研究热点关键词进行综述,从大数据时代背景下的湿地遥感分类及景观动态、精细化的湿地生态参量遥感观测、湿地可持续管理空间决策支持3个方面进行了未来研究趋势的展望。本研究将为理解国际湿地遥感研究发展历史、把握湿地遥感研究国际前沿、进行国内湿地遥感研究布局提供借鉴。 相似文献