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991.
提出了一种利用独立成分分析(ICA)正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测方法。该方法从影像像元集合的独立成分入手,通过一种光谱相似性测度加权,赋予每个像素合适的权值,从而有效地解决从原始影像中无法正确提取背景数据而造成的虚警概率高的问题。实验结果表明,相比于经典的CEM方法,在相同的探测概率下,该方法能降低1.97%的虚警概率;与相关目标探测算法相比,所提出的算法具有较好的目标探测效果。 相似文献
992.
通过观察对比等距映射流形坐标和光谱特征的变化趋势来解释每一维流形坐标的光谱含义,目的在于从具有光谱解释的流形图中提取低维流形特征。通过设计两个实例来验证本文提出的低维流形特征提取方法。结果显示,Isomap低维流形图可用于提取目标地物的低维流形特征,同时也证明了等距映射流形坐标光谱解释的可行性。这对Isomap降维在高光谱影像中的应用具有很大的理论指导意义。 相似文献
993.
选取甘肃张掖部分地区的Hyperion数据,运用Hyperion Tool提取未定标、坏线和条带以及质量模糊的波段数据,对数据进行一次重采样预处理,并选择合适的大气参数对影像应用模块进行了FLAASH大气校正。将校正前、后的植被、水体和裸岩光谱特征与标准库曲线进行对比分析,结果表明,处理后的影像很好地反演了地物的真实反射率,提高了数据处理速度和精度,为后续研究地物成分估算提供了图像基础。 相似文献
994.
精密工程测量、工程测量仪器、工程形变监测分析与灾害预报和工程信息系统是现代工程测量的四个主要方向。随着技术的发展,其中精密工程测量是最具活力的,对工程测量最具影响力的部分,而且精密工程测量代表着工程测量的发展方向,所以研究精密工程测量对于工程测量的发展具有重要意义。 相似文献
995.
《测绘科学技术学报》2013,(3)
高光谱遥感影像较低的空间分辨率使得混合像元大量存在于影像中,不仅影响了基于高光谱影像的地物要素识别能力,而且还降低了高光谱影像的分类精度。本文提出了一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法。该方法主要利用约束能量最小化法设计的FIR线性滤波器,使得影像通过滤波器后输出与每类地物类别相关的"丰度图",其维数等于类别数;最后利用类中心匹配分类法实现高光谱影像的分类。实验结果表明,提出的分类方法与直接利用类中心匹配分类法相比,提高了影像的分类精度。 相似文献
996.
随着石油勘探难度的进一步加大,地震数据往往存在采样不规则、地震道缺失等现象,如果不对其进行处理,会对后续的地震成像产生影响,引入成像噪音.针对这一问题,一般是通过地震道插值或数据规则化对叠前数据进行处理,然后采用常规的偏移方法进行成像,本文则是将地震成像看作最小二乘反演问题,在共成像点道集引入平滑算子,在共偏移距/角度道集引入平面波构造算子(PWC)进行约束,通过预条件共轭梯度法使得反偏移后数据与输入数据之间的误差达到最小,最终得到信噪比更高、振幅属性更为可靠的成像结果.理论模型和实际资料处理表明,本文方法不仅可以有效压制数据不规则对成像产生的噪音,而且具有更高的成像精度. 相似文献
997.
GIS(地理信息系统)的高速发展为人类科学、准确地研究地球提供一个独特的方向。但从GIS诞生之日起,它自身存在的数据容错技术发展滞后总是困扰着研究者。本文提出建立高可行性GIS来应对GIS的容错,为该技术的推广应用提供一个研究方向。 相似文献
998.
高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果. 相似文献
999.
多源高空间分辨率遥感图像的综合分析处理对地表测绘、灾害应急响应、军事侦察等领域具有重要意义,而如何获取较高精度的地面点坐标是多源遥感图像综合分析与应用所需解决的首要问题.为解决该问题,在有理多项式系数(rational polynomial coefficient,RPC)的理论框架下,构建了基于RPC的多源遥感图像平差模型,用于改正初始RPC模型的系统误差,以得到较高精度的定位结果.为验证本文提出的平差方法的正确性,采用IKONOS和GeoEye-1全色立体像对进行了联合平差试验.结果表明,基于RPC的多源遥感图像联合平差模型是正确的,对控制点依赖较少,定位精度较单源立体像对平差的定位精度高,具有较大的应用潜力. 相似文献
1000.
机载LiDAR和高光谱数据融合提取冰川雪线 总被引:1,自引:0,他引:1
以西藏那曲县境内的“中习一号”冰川为研究区,对2011年8月获取的机载激光雷达点云进行预处理和滤波分类,提取研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM);将DEM数据分别与同期获取的机载高光谱栅格数据和提取出的冰川矢量数据进行三维地形模拟,利用DEM数据对高光谱最大似然法分类结果进行正射纠正,从而获取研究区的数字正射影像(digital orthophoto map,DOM);最后结合研究区DOM和机载点云数据提取“中习一号”冰川的雪线.结果表明:融合机载高光谱和机载激光雷达2种数据的优势,能更方便地提取出冰川雪线,而且能很好地显示雪线的高度. 相似文献