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根据影像中地物光谱曲线的小波特征点确定地物识别的合适光谱分辨率,通过融合原先若干窄波段生成具有适合地物识别光谱分辨率的宽波段数据,达到降维高光谱数据的目的。文中对hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正,得到155个波段。对提取的八类地物的样本平均光谱进行DB4小波分解,计算小波细节系数方差;以小波细节系数信息熵作为特征点,得出不可渗透表面、居民地、水田、裸土4类地物识别适宜光谱分辨率为80nm,其余地物识别适宜光谱分辨率为160nm。以窄波段间的活跃度为指标进行融合,生成降维后的宽波段分别是21个波段和11个波段。8类地物在3尺度和4尺度下的分类结果说明降维影像能满足应用需求,提出的降维方法可行。 相似文献
2.
高光谱影像具有“谱像合一”的特征, 因而可以从谱和像两个角度对高光谱影像进行分形分析。本文把计
算表面分形维的双层地毯法用于计算Hyperion 高光谱曲线的分形维, 根据每一像元的高光谱曲线计算出每一尺度
的上分形信号和下分形信号, 并对分形信号值及分形特征尺度进行分析。结果表明对于不同地物其分形信号在某些
特定尺度(分形特征尺度)有较大的差异, 而且对于Hyperion 高光谱影像, 下分形信号可更有效地突出地物特征。文
章最后简要讨论了上分形和下分形、起始计算尺度以及原始采样点数目对分形特征尺度的影 相似文献
3.
基于连续小波分析的混合植被叶绿素反演 总被引：1，自引：0，他引：1
利用DB4小波函数对两个尺度4个数据集混合植被高光谱数据进行连续小波分析,分析小波系数与叶绿素含量之间的相关性,建立模型并利用验证数据进行验证,将模型精度与植被指数经验模型进行比较,最后进行了不同数据集之间的交叉验证。结果表明,在叶片尺度与冠层尺度上,基于连续小波分析进行混合植被叶绿素反演,所得模型精度均高于植被指数经验模型精度;在相同尺度上,模拟与实测数据集之间有相同的小波系数特征区域,可以用来进行叶绿素含量反演。 相似文献
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基于高光谱高频组份分形特征的水稻铅胁迫评估 总被引：2，自引：0，他引：2
通过研究铅污染胁迫下水稻的光谱高频组份的分维数来诊断水稻铅污染胁迫水平。根据实验区水稻冠层实测ASD高光谱数据和同步获取的农田土壤重金属含量数据,利用Daubechies小波系中的“Db5”母小波对水稻的350—1300 nm波段范围进行小波分解得到第5层高频组份(d5),并采用盒维法计算d5的分维数,最后采用模糊数学建立d5的分维数与污染胁迫水平的数学模型。结果表明：d5能有效地探测到铅污染胁迫的光谱弱信息,并实现不同污染水平水稻高光谱信号的分离;d5分维数在同一污染水平的年际相对变化率小于4%,不同污染水平的区分度大于75%,即高、中和低污染水平水稻高光谱d5分维数的86.7%、75%和91.7% 分别集中在1.160—1.200,1.220—1.275和1.280—1.320三个区间;采用升(降)半梯形分布的隶属度函数建立水稻高光谱d5分维数与其污染胁迫水平的数学模型,并进行了模型精度检验,其判别精度大于90%。小波变换、分形分析和模糊数学三者相结合有效地实现了光谱弱信息提取、度量及建模,达到水稻重金属污染胁迫状况监测的目的,也为作物其他环境胁迫弱信息的动态识别与精确度量提供借鉴意义。 相似文献
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介绍了基于小波包变换和区域方差的遥感影像融合方法.利用IHS变换和小渡包变换把全色影像和多光谱影像的相应分量分解为低频部分和高频部分,并分别采用加权平均法和区域方差法融合低频部分和高频部分,然后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像;最后采用MATLAB语言实现了这种方法.实验结果表明,这种方法在提高影像的清晰度、突出影像细节信息以及保留原始影像的光谱特征方面效果较好. 相似文献
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基于小波与遗传算法的特征提取与特征选择 总被引：5，自引：0，他引：5
高维遥感数据的分类与识别与传统的多光谱遥感分类技术具有明显的区别。本文提出了一种基于遗传算法和小波／小波包分析相结合的特征提取方法用于高维遥感数据降维与分类。该方法综合了遗传算法的全局优化和小波／小波包分析的多尺度、多分辨率的特点。首先,通过离散的小波变换(DWT)或小波包变换(WP)将高光谱信号变换到特征域进行光谱分解。由于DWT变换是一种线性变换,不同尺度的DWT系数可作为线性光谱特征。然后,对这些线性光谱特征利用遗传算法结合训练样本计算类内／类间距离搜索最优分类子集,其具体染色体编码取可能的特征号,适应度函数基于样本平均Jeffries-Matusita距离计算。所用的分类器采用最大似然分类器。试验结果表明该方法与常规特征提取算法如主成分变换(PCA)、判别分析特征提取(DAFE)、决策边界特征提取(DBFE)相比,能提高分类精度约1.1％-6.5％。 相似文献
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高光谱影像纹理特征编码分形特征研究 总被引：3，自引：1，他引：2
提出了一种基于分形测度分析高光谱影像纹理的技术.根据高光谱影像纹理单元中相邻光谱矢量的相关关系构造方向性纹理特征,得到了一组纹理特征编码值,从纹理特征编码值本身、相同地物纹理特征编码自相似性和使用不同尺度测量纹理特征编码值构成的曲线所表现出来的幂指数关系三个方面,说明高光谱影像纹理特征编码曲线具有分形特征.设计了纹理特征编码曲线构建模型,采用纹理编码曲线的分形维值表征不同的纹理特征,达到区分和判别不同纹理的目的.试验表明,该方法对提取地物纹理特性具有可行性. 相似文献
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基于小波变换的大面阵CCD相机影像亮度不一致性消除算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大面阵CCD影像亮度不均匀现象，提出一种基于小波变换的影像亮度不一致性消除算法。在分析像面光照模型的基础上，构造出光照模型的仿真影像，通过分析仿真影像的小波变换系数，发现影像亮度不一致信息集中反映在小波的近似系数之中。利用这一特性，先将数字相机原始影像进行多尺度小波分解，并对近似系数取对数，然后施加一个衰减算子，对近似系数的对数进行非均匀改正，将改正后的系数取指数，再对近似系数进行线性拉伸，同时根据人类视觉系统对不同方向细节敏感度的不同，对不同方向的细节系数进行不同幅度的线性拉伸，以突出图像细节，最后通过影像重建，获得均匀亮度的航空影像。实验结果显示，该算法具有很好的匀光效果，同时能够较好地保持影像细节特征。 相似文献
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为了更加准确地利用ASTER影像辅助填图，提出了一种结合小波变换、支持向量机（SVM）和投票法的ASTER影像岩性自动分类方法。首先，采用Haar小波对ASTER影像进行多尺度小波分解，统计小波系数的均值作为纹理特征，同时提取灰度共生矩阵（GLCM）方差、同质性、均值纹理特征；然后，利用小波纹理、GLCM纹理及光谱特征构造SVM分类的特征向量，并进行10次重复分类；最后利用投票法确定岩性单元。对结果进行统计评估，结合多种纹理，并利用投票法得到的岩性分类精度为92.1934%,Kappa系数为0.9202，比仅用光谱分类精度提高了13.3369%。小波纹理能提取更细节的岩性信息；投票法可以避免岩性因样本的空间变异性产生的动态变化，优化分类结果；SVM较最大似然法（MLC）更适合于训练数据集高维且非正态分布的岩性分类；采用人工蜂群算法搜索SVM的最优参数，可避免参数局部最优。 相似文献
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船只衰落尾迹的小波多尺度广义分形特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
船只衰落尾迹遥感图像是弱反差纹理图像,检测强尾迹的方法不具有适用性.基于区域特征统计比较的思想,构建了一种会聚衰落尾迹异常的小波多尺度广义分形特征提取方法.该方法由小波多尺度分解、细节图像融合、多尺度基本特征计算、多尺度分形特征计算和广义分形特征计算等5步骤组成.仿真实验表明,该特征能完整表达尾迹并体现强弱差别,是一种有效的船只衰落尾迹检测技术,具有广泛的应用前景. 相似文献
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基于小波系数相关性的图像去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。针对自适应去噪方法平滑掉实际信号的不足,利用小波分解系数近指数的衰减特性及同一尺度上各信号分量的相关性分析,对每个小波系数设置不同的阈值,区别对待信号的低频和高频系数,最后重构小波。实验结果表明,从视觉和峰值信噪比(PSNR)上,本文使用的方法优越于全局阈值法。 相似文献
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Meiling Liu Xiangnan Liu Weicui Ding Ling Wu 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
Remote sensing allows monitoring heavy metal pollution in crops for agricultural production and food security. This paper presents an approach to wavelet-fractal analysis for exploring a set of sensitive spectral parameters to monitor the heavy metal pollution levels in rice crops from hyperspectral reflectance data. Hyperspectral and biochemical data were collected from three study farms in Changchun, Jilin Province, China. Our study explored the fractal dimension of reflectance with wavelet transform (FDWT) that demonstrated a better performance than other existing methods. Our results obtained in this study show that the red edge position (REP) was the most sensitive indicator for monitoring the heavy metal pollution levels in rice crops among common indices. As compared with REP, the FDWT is more sensitive to biochemical composition, namely with respect to chlorophyll concentrations, N, Cu and Cd. The established linear models showed a correlation coefficient (R2) above 0.70, model efficiency (ME) above 0.65 and a root mean square error (RMSE) below 3.5. Minimum FDWT values occurred in rice with Level II pollution followed by Level I pollution, and finally the safe level. This study suggests that wavelet transform is well suited as a spectral analysis method to eliminate noise and amplify the stress information from heavy metals. The wavelet transform in conjunction with fractal analysis is promising for detecting heavy metal-induced stress in rice crops. 相似文献
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给出了分数布朗运动的连续和离散小波分析，讨论了有关的性质，并将结果用于分维估值、分数布朗运动小波变换系数的相关性研究等方面． 相似文献
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耕地污染日益严重,耕地土壤的重金属高光谱信息属于非线性的微弱信号。小波变换作为常用的非线性微弱信号处理手段,在保留更多微弱信号的基础上可以更好的提取出土壤重金属的微弱光谱信息。文中研究在Db4小波对土壤原始光谱进行分解与重构的基础上提取特征波段,利用特征波段与重金属含量的相关性建立偏最小二乘模型反演土壤重金属铬含量。研究表明,利用Db4小波函数对原始光谱进行分解和重构可以有效提取土壤重金属铬的特征光谱信息;利用小波分解与重构所提取的特征光谱信息与重金属铬含量之间的相关性所建立的PLS模型的决定系数明显高于基于传统一阶微分处理土壤光谱所建立的PLS模型的决定系数。 相似文献
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针对合成孔径雷达（SAR）影像和多光谱遥感影像在融合时空间特征和光谱特征方面不能同时得到较大改善的问题,提出了一种基于成像特性的Shearlet变换域下的多源遥感影像融合方法。利用Shearlet变换的多方向和多尺度分解特性,将多光谱影像和SAR影像分别分解为高频和低频系数,从影像区域能量特征和区域相关性入手,设计了基于区域能量的低频系数融合规则和改进型的脉冲耦合神经网络的高频系数融合规则,使融合结果能够包含更多空间细节信息和光谱信息。利用TerraSAR-X、Landsat5-TM影像进行实验,结果表明该方法在提高影像空间细节表达能力的同时能够较好地融合更多的光谱信息。与小波变换、非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled contourlet Transform,NSCT）等方法相比,该方法在空间信息保有量和光谱信息保有量方面都有明显的提升,其中交叉熵有接近100%的提升幅度,互相关系数有高于25%的提升幅度,光谱扭曲度有优于40%的提升幅度。 相似文献
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利用小波变换的高分辨率多光谱遥感图像多尺度分水岭分割 总被引：4，自引：2，他引：2
为了减少仅用分水岭变换而导致的过分割问题,本文提出利用小波变换的多尺度处理方式用于融合后多光谱QuickBird图像的分割。整个分割过程包括多尺度图像表示、图像分割、区域合并和结果映射等过程。首先,依据原始图像的大小确定分解尺度并用小波变换产生各波段的低尺度图像。采用相位一致模型提取各近似系数的梯度,并逐尺度地融合各梯度图。分析不同尺度下的不同地物的局部梯度方差,以选择最佳的小波分解尺度。然后,通过移动阈值与扩展最小变换,利用多层次标记提取方法标记均质区域。进而,在梯度重建的基础上利用标记分水岭变换得到分割图像。其次,采取空间相邻关系、面积、光谱与纹理等多约束策略,以搜索最小合并代价的方式合并最初分割区域中的邻接区域对。最后,修改细节子图并进行小波逆变换将最初分割结果投影到更高尺度图像,同时处理边界上的像元以保持区域边界直至原始图像。实验结果表明本文方法不仅能够用于高分辨率多光谱遥感图像的分割,而且缓解了过分割问题且取得了较准确的分割效果。 相似文献
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针对步态识别方法中加速度信号的去噪问题,提出了一种利用复合评价指标及小波熵进行步态加速度信号小波去噪的参数优选方法。均方根误差和平滑度的变化率随小波分解层数的增加表现出单调性和负相关性,根据该特性使用改进熵权法构建了一种复合评价指标,通过构建的复合评价指标确定不同小波基处理步态信号时的最优分解层数,根据步态信号小波分解后低频系数的小波熵大小来确定每一分解层次的最优小波基。实验结果表明,所提方法确定的小波去噪方案可以满足步态信号研究的滤波要求。 相似文献