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高光谱数据波段多、数据量大,波段间存在信息冗余,影响了赤潮高光谱遥感检测速度。又由于海面太阳耀斑的存在,导致高光谱图像耀斑区的光谱反射远大于周边水体的离水辐亮度,严重影响了赤潮高光谱遥感检测精度。文中提出了互信息子空间划分结合最大信息熵的特征波段提取方法 ME,并与MP、CE和CP 3种方法进行对比分析,采用了3种滤波方法和6个滤波窗口进行耀斑抑制,探讨耀斑对赤潮高光谱遥感检测精度的影响。结果表明:提出的ME方法不仅具有良好的保谱性质,而且在保持原有赤潮检测精度的基础上,相较于原始全波段高光谱数据减少了近一半的检测时间;7×7滤波窗口的Median滤波方法对应的赤潮检测精度最高,达到了96.25%,相比未经滤波高光谱图像的检测精度提高了6.33%。因此,基于子空间划分的特征波段提取和耀斑抑制可实现赤潮高光谱高精度快速检测。 相似文献
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本文应用辽东湾鲅鱼圈研究区赤潮高光谱遥感数据,针对互信息RX(Reed-Xiaoli)和传统相关系数RX等单源算法赤潮检测结果不稳定,可能出现漏检和误检的问题,提出基于互信息和相关系数的决策树RX赤潮高精度检测模型,结果表明:与单源算法相比,决策树RX算法赤潮高光谱遥感检测得到的ROC曲线较稳定;与经典的非监督和监督遥感分类算法相比,决策树RX算法的错分情况明显减少,检测精度较高,总体精度达96%以上;子空间划分得到的特征波段组合,能够在不降低赤潮检测精度的前提下,检测速度提高3倍;耀斑抑制后数据1的特征波段组合赤潮检测总体精度提高了1.82%。 相似文献
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