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991.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
992.
993.
研究了全球平均大气压的变化特征,分析了传统卫星测高逆气压改正存在的缺陷,并对以常数大气压为参考值、以全球海洋平均大气压为参考值和顾及高频信号的3种逆气压改正进行了对比。根据T/P卫星测高数据对3种改正方法得到的海面高和海平面变化进行了比较分析,相比于前两种逆气压改正,顾及高频信号的逆气压改正最接近海平面的真实响应,可减少卫星测高海面高交叉点不符值RMS约5.70mm,分别提高海平面变化估计精度约18%和12%。 相似文献
994.
基于星载GNSS的低轨卫星精密定轨是目前大地测量领域的研究热点,也是解决我国对地观测卫星精密轨道确定最有效的手段。讨论了目前低轨卫星星载GNSS精密定轨的精度评价方法,并通过对GRACE卫星的实测和仿真数据的处理和分析,讨论了这些方法在不同观测条件下的有效性与局限性。 相似文献
995.
针对基于位置指纹的Wi-Fi室内定位方法定位精度低的问题,本文提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和胶囊网络(CapsNet)的Wi-Fi室内定位算法模型,记为CNN-CapsNet。首先将采集的RSSI时间序列信息,生成位置指纹图像数据集;然后通过由卷积层和池化层构成的CNN初级特征提取器,完成定位图像到初级特征图的转换;最后将初级特征图输入到CapsNet中,获得最终的分类结果。试验结果表明,在不同的向量维度,迭代次数等参数下,该模型的准确率高达99.99%,损失函数值低至0.009 91,优于其他的传统定位方法。 相似文献
996.
随着中国高分辨率对地观测系统的发展,已经形成了高分标准产品、共性产品和专题产品多层应用服务体系,其中高分共性产品是衔接高分标准产品和专题产品间的桥梁。然而高分共性产品由算法发展而来,不可避免存在着误差,为后续遥感应用带来较大的不确定性。因此,论文提出了高分共性产品算法需测评,高分共性产品需真实性检验的高分共性产品生产过程中的两端质量保障方法体系。论文阐明了算法测评与真实性检验的内涵,以及算法测评和真实性检验方法体系,介绍了高分专项开展的高分共性产品真实性检验与算法测评系统平台,并以地表反照率高分共性产品算法测评为例,展示了算法测评的可行性。论文研究成果可为中国高分共性产品真实性检验和算法测评工作的开展提供重要支持。 相似文献
997.
船只遥感检测对于海上航行安全保障和海洋权益维护具有重要意义,传统基于极高空间分辨率的合成孔径雷达(SAR)和光学卫星影像的船只检测由于重访周期长,难以实现高频监测应用。中国自主“海洋一号”系列卫星(HY-1)搭载的中分辨率海岸带成像仪(CZI),虽然空间分辨率相对较低(星下点50 m),但HY-1C、HY-1D形成双星上下午组网观测,具有重访周期短的优势,对于海上船只监测具有重要价值。本文利用卷积神经网络进行特征学习和目标提取,建立了HY-1/CZI影像船只自动检测方法。验证结果表明,相对于传统图像处理方法,本文方法具有不需要调整阈值、适应性强的特点,检测精度达到77.71%,可应用于HY-1/CZI影像的海上运动船只自动监测。 相似文献
998.
光学和SAR等对地观测卫星需要经过成像、辐射/几何校正等处理和不断的时序积累,才能为计算机解译提供精度高、稳定性好、时间持续的数据和特征。传统中低分辨率对地观测卫星通常基于地理网格内地物目标电磁波散射特性简化为理想点目标的假设,进行逐像素处理。然而,高分宽幅、大斜视、多通道等新体制卫星的工作模式更加复杂,其数据处理对星地全链路各环节产生的误差非常敏感,对成像参数标定或估计的精度提出了更高要求,此时基于理想点目标假设来进行参数估计、成像及校正处理的方式已难以满足处理精度要求。并且,近年来多体制卫星组网式协同和融合应用的新发展,也使得当前的理想点目标假设难以表征和建模多源多时相数据特征。为此,本文提出了多体制遥感卫星成像数据高精度处理的新方法,首先创新提出了“超像素”的概念和表征理论框架,建立了基于超像素的精确成像模型,然后通过挖掘超像素稳定特征并借鉴生成对抗学习机制,实现了星地全链路高耦合成像参数的高精度估计和持续精化,有效提升了多体制遥感卫星成像数据产品的精度,为计算机解译提供了好的数据产品输入。 相似文献
999.
1000.