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高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致“维数灾难”。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。 相似文献
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为利用高分辨率遥感影像实现大面积的枯死松树监测,本研究通过测量不同程度的枯死和健康松针的光谱曲线,结合GF-2遥感影像的波段范围分析其光谱特征与敏感波段,并借助28种光谱指数探究区分健康松树与枯死松树的适宜光谱指数。结果表明:近红外波段(欧氏距离为118.16)是识别枯死松树的最敏感波段。文中使用的28种光谱指数除R_(gre)-R_(blue)、R_(blue)/R_(nir)+R_(gre)、R_(blue)/R_(nir)+R_(red)、R_(blue)/R_(gre)、(R_(blue)-R_(gre))/(R_(gre)+R_(blue))和R_(blue)/R_(red)+R_(gre)这6种光谱指数外,其余22种光谱指数的J-M距离均超过1.90,表现出很好的光谱可分性。研究结果可为构建适用于GF-2遥感影像进行枯死松树监测的植被指数提供理论基础。 相似文献
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机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类 总被引:1,自引:0,他引:1
机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明:随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。 相似文献
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沿海地区的水深测量是大多数海岸工程和沿海科学应用的常见要求。然而,在我国南海浅水区域(0—10 m)及部分政治敏感区,船只很难到达导致测量非常不便,这种情况下遥感测量方法凸显了其价值。本文基于QuickBird多光谱遥感影像及同时期多波束实地测量水深点数据,利用6种算法模型定量反演了中国南海甘泉岛周边浅海的水深。精度验证结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络模型与实际测量水深的相关系数R2大于0.96,测量结果可靠。 相似文献
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利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为切入点,用GM融合算法、小波融合探讨不同空间尺度、不同数据源融合影像对水深反演结果的影响,探讨水深反演过程中遥感影像去云融合的可行性。另一方面,以多源遥感水深反演为切入点,基于双波段比值法,反演实验区域20 m以内的水深,并进行精度评价。实验表明,利用小波融合去云可以改善水深遥感反演中有云区域的影响,一定程度上提高反演精度和制图资料的完整性。 相似文献
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