基于KNN分类器的地表冻融判别研究

以青藏高原的5个地区为研究对象,分别是阿里观测网、黑河观测网、玛曲观测网、那曲观测网和帕里观测网,结合SNAP被动微波辐射计L波段的亮温数据和AMSR2被动微波辐射计Ka波段的亮温数据构建了二维时间序列,然后用KNN分类器对5个观测网的土壤冻融状态进行分类.最后根据实测的土壤5 cm深处的温度数据分别验证5个观测网的分...     

独立成分分析的高光谱异常变化检测

遥感探测到的小目标信号一般是弱信号,利用传统的高光谱异常变化检测方法直接抑制背景来突出异常变化目标,往往导致小目标弱信号同时被抑制,造成目标探测率低、虚警率高。基于独立成分分析方法,研究了弱信号小目标的高光谱变化检测模型,该模型首先通过投影寻踪将异常变化影像投影到独立成分,突出异常变化目标,然后再抑制背景,从而达到异常变化目标和背景的有效分离。该模型可以有效降低虚警率,提高探测率。利用模拟数据和真实数据进行了精度验证,结果表明,利用模拟数据得到的探测精度为99%,利用真实数据得到的检测精度为86%,与传统异常变化检测算法相比,精度最高提高了9%。本文研究方法适用于弱信号小目标的高光谱异常变化检测。