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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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传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
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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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运用密度泛函理论(DFT)在ωB97XD/gen (O、H元素Aug-cc-PVDZ; Rb元素Lanl2DZ)基组水平上研究了[Rb(H_2O)_n]~+(n=1~12)水合团簇的结构和光谱学性质。研究结果表明,通过分析气相和液相中的稳定能以及水合团簇可知,稳定构型出现在8配位的团簇中。第一配位层水分子数为8时形成Rb~+第一近似饱和水合层。此外,拉曼光谱显示[Rb(H_2O)_n]~+(n=1~12)水合团簇中O-H伸缩振动峰随着水分子数增加发生移动和加宽,Rb~+发生水合时,O-H对称和非对称伸缩振动发生红移,随着水合数的增多,频率蓝移。此外,文中对拉曼光谱中O-H振动的频率位置结合团簇结构进行了说明。 相似文献
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