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41.
波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。 相似文献
43.
遥感影像植被信息提取方法研究及思考 总被引:3,自引:0,他引:3
从植被光谱特征出发,对植被信息提取的方法和现状进行了综述,其中主要介绍了几种具有代表性的植被提取方法,如:植被指数提取法、NDVI与波段合成法、HIS融合法、分级分类提取法、基于知识库提取法等,对各种方法的原理、特点、优势与限制进行了分析、对比、思考,并展望了下一步研究方向。 相似文献
44.
本研究将地物高光谱遥感技术应用于室内实验,从而得到小球藻和铜绿微囊藻的高光谱特征.通过多种半经验方法,如单波段、波段比值和微分法,建立了两藻种最优的Chl-a高光谱定量模型,并与室外情况进行了对比.结果表明:小球藻的最优定量模型为Chl-a=174.6 1138292(R703) 2.3(109[(R703)]2(p<0.01),相应的方法适宜性为:一阶微分法>单波段法>波段比值法;铜绿微囊藻的最优定量模型为Chl-a=5299164(R757)1.9773(p<0.01),相应的方法适宜性为:单波段法>波段比值法>一阶微分法;从高光谱特征来看,小球藻在540 nm和700 nm附近存在明显的特征波峰,其位置随Chl-a浓度增大而向长波方向偏离,铜绿微囊藻在530 nm、660 nm和700 nm附近存在3个较强的特征波峰,在610 nm和680 nm附近存在明显的波谷;与以往室外研究不同的是铜绿微囊藻的反射率在400-500 nm之间的R值并不低,是因为没有非藻类颗粒物的影响,总吸收明显降低. 相似文献
45.
InSAR地形测绘是SAR卫星最为典型的应用任务之一。SRTM与TanDEM-X卫星分别开创了10 m精度以及4 m精度的全球DSM先河。L波段差分干涉SAR(L-Band Differential Interferometric SAR,L-SAR)卫星是我国第一组L波段干涉SAR编队卫星系统,卫星可完成1∶5万比例尺地形图测绘任务。随着L-SAR卫星的示范效应逐步扩展,国产小卫星也逐步跟进,以高景二号和宏图一号代表的小卫星开启了小卫星测绘先河。本文从卫星工程的角度,阐述了SRTM、TanDEM-X以及L-SAR卫星的关键技术,较为全面地介绍了当前SAR卫星的发展状况,有助于理解卫星工程的层次性特点,并讨论SAR卫星的未来趋势,为面向行业应用的卫星研制提供参考。 相似文献
46.
目前地球上已经得到确认的撞击坑有190余个,其中直径小于1 km的简单撞击坑绝大部分是由铁质撞击体撞击形成的.由铁质撞击体撞击而成的撞击坑周边存在大量的铁陨石物质,这些铁陨石物质的空间分布特征对研究撞击坑的撞击过程和机理具有重要意义.铁元素的异常富集也可作为探寻地球表面疑似撞击坑的重要信息.为了获取撞击坑周围的铁陨石残... 相似文献
47.
对安装在浙江衢州国家基本气象站的CFL-06型低对流层风廓线雷达2022年的数据进行了初步分析,包括进行全年不同季节数据获取率的统计分析,以及选取6个时次的数据与同站址安装的L波段探空雷达的数据进行对比分析,进一步验证风廓线雷达数据的准确性和可信度。结果表明:风廓线雷达数据获取率在不同季节有所区别,一般夏季最高,冬季数据获取率在3 km以上有较明显的下降趋势,风廓线雷达的探测高度以及数据获取率与天气、气候条件等息息相关;风廓线雷达与L波段探空雷达数据在晴空条件下一致性较高,在有降水天气过程的情况下,风廓线雷达的数据准确性可能会下降。 相似文献
48.
高光谱遥感影像波段选择算法评价方法研究 总被引:4,自引:2,他引:2
波段选择在高光谱影像数据降维处理中尤为重要,其算法较多,但针对波段选择算法评价方法的研究却很少。该文提出一种波段选择算法的评价方法。引入信息量、类别可分性和相关性3个指标,对所选波段子集进行度量,通过比较不同波段选择算法所选波段子集的度量结果,实现对波段选择算法的评价。在试验中,将该评价方法应用于4种常用的波段选择算法,分析了评价结果并验证了该评价方法的可行性。 相似文献
49.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
50.
多普勒天气雷达和L-波段探空雷达在探测中尺度天气方面,各有长处.前者具有较高的时空分辨率,缺点是需要反演.后者数据直接且要素多,但为局地数据,存在代表性的问题.利用多普勒雷达反演风廓线和300 m分辨率的探空数据相结合,可以很好的解释2006年8月26日发生在青岛的一次对流性暴雨过程的演变.在这次过程中,300 m分辨率的探空数据捕捉到了2 km左右高度上的冷平流信息,而多普勒雷达反演数据显示,温度平流对于对流的发生发展和消亡起着非常重要的作用.而且,多普勒雷达反演数据还揭示,在天气尺度影响系统仍然存在的背景下,冷平流的持续作用,引起了青岛上空大气状态的变化,导致整个降水过程结束. 相似文献