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991.
针对影像分割所需区域内部满足一致性、区域间互不相交的要求,鉴于高光谱影像地物在尺寸、形状、光谱上的异质性,开展高光谱影像分割研究。应用视觉皮层细胞神经元之间存在的局部兴奋全局抑制振荡网络对视觉影像信息进行深入提取和处理,在此基础上,结合小世界神经网络高群集系数、短特征路长的特点,研究了LEGION神经元振荡器所具有的小世界神经网络的同步性能,从而构建了耦合小世界网络的LEGION分割算法。进一步采用直观参数设置,简化高微分方程的计算复杂,减少迭代次数。实验表明:耦合小世界网络的LEGION分割算法,可有效地把高光谱影像中同质地物分割在一起,达到信息提取的目的。 相似文献
992.
993.
994.
讨论了信息熵和均匀光谱间隔(USS)两种无监督高光谱影像波段选择方法,分析比较了基于K均值聚类的欧氏距离、相关系数以及光谱角3种相似性度量。实验表明,利用USS对高光谱影像降维,采用将欧氏距离作为相似性度量的K均值聚类方法进行影像分类,所得到的分类结果精度较高,计算时间较短。 相似文献
995.
996.
选取中国泥石流多发区白龙江流域武都段作为研究区,在对该区域泥石流堆积扇的形态特征和堆积范围进行实地调绘的基础上,利用高分辨率影像(SPOT)进行目视解译,获得研究区部分泥石流堆积扇和非泥石流堆积区的分布范围,将其作为已知样本区。利用该区域多光谱遥感影像(ASTER)和数字高程模型(DEM),提取包含波段比和主分量的几十种特征指标。通过运用方差分析和聚类分析等方法对各指标进行分析计算,选取对区别泥石流堆积扇最具显著意义的指标进行输入,进而采用基于像元的分类方法识别泥石流堆积扇。得到如下结论:SPOT与ASTER融合影像的波段比、主分量指标可以有效地突出土壤岩石中的矿物成分,对泥石流堆积扇的识别具有显著意义;利用筛选出的遥感指标和地形指标作为输入,进行监督分类识别泥石流堆积扇,能够有效地将遥感指标和地形指标相结合,提取的堆积扇覆盖范围与实际情况较为接近。 相似文献
997.
随着遥感技术的发展,以及对湿地分类研究的不断深入,如何提高分类精度成为一大研究方向。分类方法、影像数据源、影像的特征提取都影响着分类结果的精度。目前,利用影像数据进行湿地分类,精度难以提高主要是受影像像源的制约,其中,不同湿地类型波谱特性之间的混淆是制约精度提高的直接原因。高光谱(Hyperspectral)遥感是20世纪末对地观测系统中较重要的技术突破之一,随着定量化研究的发展,高光谱遥感技术以其光谱分辨率较高的特点受到国内外广泛关注,并在资源、环境、城市、生态等领域得到了广泛应用。本文比较了湿地分类中hyperion的数据与landset TM数据的分类精度。在进行分类时,使用监督分类的方法(SVM)对南京新济州、新生州、江心洲的湿地地物类型进行分类。结果表明,在训练样本合适的前提下,用高光谱数据进行分类可以得到更高的分类精度。 相似文献
998.
针对高光谱影像特征提取中地物类别训练样本获取代价较高的情况,在线性判别分析的基础上,结合核方法和半监督学习理论,提出了一种基于核半监督判别分析(KSDA)的高光谱影像特征提取方法。该方法同时利用少量已知类别和大量未知类别样本数据进行模型的学习和训练。通过OMIS高光谱影像数据实验表明:在少量已知类别训练样本的条件下,经KSDA特征提取的样本数据在特征空间中能更好地聚集成团,且类别之间的距离较大,增加了类别之间的可分性,得到了较高的分类精度;同时,提取的特征影像能够较好地区分各种地物类别。 相似文献
999.
内蒙古东乌旗巴润查干陶勒盖地区位于二连-东乌旗成矿带东段,具有良好的成矿地质背景,晚华力西期花岗岩、石英二长斑岩侵入体及各类晚期脉岩伴随北东向断裂构造侵入安格尔音乌拉组地层中,具有十分有利的成矿地质条件。1:5万及1:1万土壤地球化学异常元素主要为Pb、Zn、Cd、Cu等,浓集中心明显,套合较好。1:5万航磁局部异常及1:1万地面高精度磁测异常均与北东向构造岩浆活动密切相关。1:1万地质测量圈定的地表矿化蚀变带与上述物化探异常形态基本一致。通过分析研究区的控矿地质条件及物化探异常特征,认为研究区热液型Pb、Zn多金属矿床具有良好的成矿远景,有进一步工作价值。 相似文献
1000.
采集2014年陕西省乾县黄绵土土壤样本129个,风干过程中进行光谱反射率及水分含量测定,采用包络线消除法提取水分吸收特征参数,进行黄绵土水分含量反演。在对土壤水分含量和光谱吸收特征参数进行相关分析的基础上,运用一元线性回归、对数、指数、幂函数分析法,建立了土壤水分含量定量反演模型。结果表明,相关性较好的为最大吸收深度(D)、吸收总面积(A)、吸收峰右面积(RA)和吸收峰左面积(LA),1 900 nm的光谱吸收特征参数相关性优于1 400 nm。以D1 900、RA1 900为自变量建立的一元线性模型和A1 900、A1 400为自变量建立的对数模型是最佳预测模型,其建模和验证模型的决定系数R2分别大于0.92和0.95,相对分析误差值大于4,预测均方根误差小于1.5%。 相似文献