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1.2国内外研究现状华侨大学硕士学位论文1.2.1高光谱遥感图像分类研究现状高光谱遥感图像分类法主要可以分为两大类：一是直接对原始光谱数据信息进行一些特殊处理，如光谱匹配技术（OSP）等；二是通过某些特征提取算法对原始数据进行特征提取，再
高光谱遥感数据特征提取与特征选择方法研究.魏峰.【摘要】：高光谱遥感技术在可见光至红外波段,可采集许多非常窄光谱的影像数据为观测目标提供更丰富的信息,从而使得常规传感器探测技术无法解决的复杂目标检测、识别与理解成为可能,是传统遥感技术...
高光谱遥感：将光谱特征和成像技术相结合，获取具有高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。（1）光谱特征和成像技术相结合高光谱图像在X,Y轴平面表示地物的空间信息，在Z轴上表示地物的光谱信息。（2）什么是连续、窄波段？从高光谱和多…
西北工业大学硕士学位论文高光谱遥感图像的处理与应用姓名：张媛申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：何明一20060301西北丁业大学硕士论文高光谱遥感图像的处理与应用作者：张媛导师：何明一学科：信号与信息处理随着遥感技术的发展，人类将逐步从外层空间观测地球...
论文基于深度学习网络,采用类心对齐策略,实现迁移学习,应用于多时相高光谱遥感影像分类。论文在深度学习网络目标函数中,加入两个域数据类心特征相似的约束,通过深度学习网络对两个域数据做非线性变换,以达到变换后两个域数据特征相似的目的,从而可以直接
基于深度学习的高光谱图像特征学习研究——毕业论文.摘要与传统分类方法相比，高光谱图像处理面临的两个主要问题是：一是光谱分辨率高、光谱曲线近乎连续、数据量大、数据冗余严重、谱间相关性强；另一是空间分辨率有限、存在大量混合像元，“Hughes...
论文地址高光谱遥感影像分类研究进展南大、矿大、河海15年的文章比较老，科普文，但是理论总结和语言用词都比较扎实在总结分类策略的基础上，重点从以核方法（SVM）为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器...
高光谱、高光谱图像、图谱合一、光谱分辨率、反射率、辐射亮度值等，并且能用一种程序或者软件快速的显示上述信息。例如使用matlab读取高光谱数据，可视化显示，查看数据的中心波长，按照不同波段组合，进行图像分类，提取分类后的光谱特征等。
在高光谱卫星数据时间范围方面，可以看到，美国、欧盟等西方国家在高光谱技术发展与卫星升空等方面开始较早，如美国MODIS数据与Hyperion数据均在21世纪初期得以获取，在技术累积与数据累积方有一定优势。在我专业前期定量遥感课程中个人就有...
前言本资料整理了高光谱遥感图像概念定义、分析处理与分类识别的基本知识。第一部分介绍高光谱图像的一般性原理和知识，第二部分介绍了高光谱图像的噪声问题；第三部分介绍高光谱图像数据冗余问题以及数据降维解决冗余的方法；第四部分介绍高光谱图像的混合像元问题，对光谱解混做了...
通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分的与现有遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动。关键词:高光谱;Hyperion;...
高光谱遥感数据预处理毕业论文摘要本论文针对EO-1Hyperion高光谱遥感数据的特点,在图像质量检查的基础上,对Hyperion图像进行了未定标和受水汽影响的波段...
高光谱遥感数据预处理毕业论文下载积分:2500内容提示:摘摘要本论文针对EO-1Hyperion高光谱遥感数据的特点,在图像质量检查的基础上,对Hyperion图像进...
光谱感知中高光谱数据的特征约毕业论文下载积分:1000内容提示:光谱感知中高光谱数据的特征约1何明一黄睿夏建涛(西北工业大学电子信息学院,陕西省信息获取...
论文地址高光谱遥感数据光谱特征的提取与应用杜培军遥感基础知识积累:绝对温度大于0的物体在整个光谱轴上具有连续的光谱曲线高光谱可以有效的描述一些窄而重要的局部光...
论文地址高光谱遥感影像分类研究进展南大、矿大、河海15年的文章比较老,科普文,但是理论总结和语言用词都比较扎实在总结分类策略的基础上,重点从以核方法(SVM)为代表的新型分类...
9陈伟;瞿晓;葛丁飞;;主观引导特征提取法在光谱识别中的应用[J];科技通报;2011年04期10王华,李介谷;人脸斜视图象的特征提取与恢复[J];上海交通大学学报;1997年01期中国重要...
10林土胜;赖声礼;;视网膜血管特征提取的拆支法[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年中国博士学位论文全文数据库前10条1黄睿;高光谱遥感数据特征...
《高光谱遥感数据的分析及未来挑战》由会员分享,可在线阅读,更多相关《高光谱遥感数据的分析及未来挑战(27页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、高光谱遥感数...
把高光谱遥感图像特征挖掘方法归纳为以保留波段物理意义为主要目的的特征选择、以综合利用所有观测数据信息为主要特色的特征提取,和考虑亚像元多目标混合信息的特征混合3大类...