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1.
近几年来，离散小波变换在遥感图像压缩、消噪和融合中得到了广泛的应用。利用航空飞行的高光谱图像数据，先后进行了主成分分析及10种小波变换，并应用分类回归树对其进行分类处理。将小波变换的分类结果与主成分分析的结果及不同的小波变换方法之间进行了对比。结果表明，在样本数相同的条件下，小波变换的分类精度均高于主成分分析，其中Haar小波的分类精度最高；小波变换后的分类对样本数量的要求要小于主成分分析。在样本数足够的情况下，主成分分析数据压缩率要高于小波变换。但小波变换在压缩的情况下，仍保留了原光谱的大部分信息。而主成分分析只保留了原图像的方差而无法保留波形。 相似文献
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针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。 相似文献
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实例分析遥感图像处理中的主成分分析 总被引：3，自引：0，他引：3
欧春江 《测绘与空间地理信息》2006,29(5):56-59
主成份分析是建立在统计特征基础上的多维(如多波段)正交线性变换。它是遥感图像处理中最常用也是最有用的变换算法之一。本文研究了主成份分析的原理、几何解释与计算过程,并用遥感影像和数据加以说明。 相似文献
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为了提高MODIS图像的空间分辨率,本文对常用的HIS变换法、主成份分析法、简单乘积法、Brovey图像融合算法和假彩色合成法的优缺点进行了分析,并结合EOS/MODIS遥感图像特点,对融合后图像进行了简单评价,最终认为使用主成份分析法的融合效果最好。 相似文献
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SAR和TM图像主成分变换融合中不同主分量替换的比较 总被引：9，自引：1，他引：9
常用的主成分变换融合方法是将一种遥感图像数据代替主成分变换后的第一主成分并进行反变换,从而得到融合信息的方法。但是,信息量较高的第一主成分被替换,往往造成一定的信息损失。本文对TM2、TM3、TM4、TM5和TM7进行主成分变换,然后用RadarsatSAR影像分别替换各主成分,并对其进行反变换。研究表明,与替换第一主成分或原始图像相比,替换第四和第五主成分的结果在信息量上有很大提高,且信息增强,类别间分离度增大,分类精度提高。但是,替换第四、第五主成分的融合结果相差不大. 相似文献
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基于像素级的SPOT5影像与高分辨率全色影像的融合方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对像素级融合方法(亮度、色调、饱和度的变换融合及单波段波谱变换、亮度、色调、饱和度波谱变换以及主成份波谱变换的小波融合)的探讨,找到一种适合于航空影像与SPOT5影像的融合,从而得出适合于提取建筑物、农田、水体融合最佳的方法,对于一般的生产实践具有很大的指导作用。 相似文献
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中等植被覆盖区金矿蚀变TM及JERS－1OPS遥感信息增强技术 总被引：3，自引：1，他引：3
本文分析了与金矿化相伴的蚀变矿物(铁氧化物、粘土矿物、碳酸盐矿物)的反射光谱吸收特征及金矿区上覆植被反射光谱对金矿化蚀变信息的干扰,同时介绍了利用植被指数法、比值-主成份变换法和植被掩模法对陆地卫星TM、JERS-1OPS等遥感图像进行处理,压抑植被反射光谱干扰信息和增强金矿化蚀变反射光谱信息的方法和效果。 相似文献
9.
董毓敏 《测绘与空间地理信息》2002,25(3):10-11,17
主成分变换 (KL)是一种经典的遥感数据融合技术 ,本文在主成分变换的基础上将小波变换与KL变换结合起来 ,与原来的KL和IHS方法相比 ,本文方法进一步提高了融合信息的质量。 相似文献
10.
中等植被覆盖区金矿蚀变TM及JERS—1OPS遥感信息增强技术 总被引：3，自引：1，他引：3
本文分析了金矿化相伴的蚀变矿物的反射光谱吸收特征及金矿区上覆植被反射光谱对金矿化蚀变信息的干扰，同时介绍了利用植被指法，比值－主成份变换法和植被掩模少对陆地卫星ＴＭ，ＪＥＲＳ－１ＯＰＳ等遥感图像进行处理，压抑植被反射光谱干扰信息和增强金矿化蚀变反射光谱信息的方法和效果。 相似文献
11.
主成分变换对于区分多光谱遥感数据中岩性信息有一定效果。利用主成分变换的２个因子散点图分类提取多光谱遥感数据中较弱岩性信息时,发现这些弱信息并不是出现在散点图重合部分的重心位置,说明多光谱原始遥感数据之间除了存在着起支配作用的主特征值外,还存在反应较弱信息的特征因子。而主成分变换只表示了特征空间系列变换的一种结果,为了提取和显示多因子变化空间中出现的较弱特征信息,开发了多因子逐步正交变换算法软件,在 相似文献
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基于小波叠加的主成分变换遥感数据融合方法的研究 总被引：7，自引：0，他引：7
主成分变换(KL)是一种经典的遥感数据融合技术，本文在主成分变换的基础上将小波变换与KL变换结合起来，与原来的KL和IHS方法相比，本文方法进一步提高了融合信息的质量。 相似文献
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利用掩膜和多因子逐步正交变换区分遥感数据中的岩性信息 总被引：8，自引：2，他引：6
主成分变换对于区分多光谱遥感数据中岩性信息有一定效果。利用主成分变换的２ 个因子散点图分类提取多光谱遥感数据中较弱岩性信息时,发现这些弱信息并不是出现在散点图重合部分的重心位置,说明多光谱原始遥感数据之间除了存在着起支配作用的主特征值外,还存在反应较弱信息的特征因子。而主成分变换只表示了特征空间系列变换的一种结果,为了提取和显示多因子变化空间中出现的较弱特征信息,开发了多因子逐步正交变换算法软件,在峪耳崖金矿带应用时取得了较好的效果。研究中还采取了掩膜技术排除水体和河道的干扰信息。该方法已用在华北地台北缘其它地区的找矿。 相似文献
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从主分量变换后图像信息保持的角度出发,充分分析了变换结果存储导致信息丢失的原因;同时以直接线性变换为基础,提出了另外两种新的对主分量变换结果进行量化的方法;并对这3种方法进行了充分的比较,文中最后以信息熵为指标评价了3种方法的优劣. 相似文献
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从主分量变换后图像信息保持的角度出发，充分分析了变换结果存储导致信息丢失的原因；同时以直接线性变换为基础，提出了另外两种新的对主分量变换结果进行量化的方法；并对这3种方法进行了充分的比较，文中最后以信息熵为指标评价了3种方法的优劣。 相似文献
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针对采用传统土地利用回归（land use regression,LUR）模型进行大气污染物浓度模拟时预测变量信息损失的缺陷,将主成分分析（principle component analysis,PCA）与逐步多元线性回归（stepwise multiple line regression,SMLR）相结合,提出了一种改进的LUR（PCA+SMLR）模型模拟大区域PM2.5浓度空间分布的方法。首先采用相关分析筛选与PM2.5显著相关的预测变量,然后对筛选出的预测变量进行主成分变换（PCA）,最后保留所有主成分变量进行SMLR建立回归模型模拟PM2.5浓度。并以京津冀为研究区域进行实验验证,对PCR、SMLR、PCA+SMLR这3种模型的实验结果进行对比分析,结果表明,PCA+SMLR模型可提高预测变量对回归模型的贡献度,调整后R2达0.883,并且其精度检验指标及制图效果皆优于传统的LUR模型,证明了该模型可有效提高PM2.5浓度的模拟精度,对PM2.5区域联防联控具有指导意义。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(3)
为进一步增强遥感图像的细节信息,在非下采样轮廓变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的基础上,结合模糊理论,提出了一种遥感图像增强算法。首先对原始图像进行NSCT变换,得到频率域内低频系数和不同尺度不同子带上的高频系数;然后定义隶属度函数,对高频系数进行模糊变换;在进行NSCT逆变换重构图像的过程中,逐层地将高频系数线性地加到低频系数中,最终实现遥感图像增强。实验结果表明,该算法在主、客观方面都使遥感图像得到了很好的增强效果。研究表明,NSCT变换后的高频系数包含了图像中的细节信息,针对高频系数进行模糊变换后,进行NSCT逆变换可以比较有效地增强图像。该算法存在的问题在于计算量较大以及需要调整的参数较多。 相似文献