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1.
基于神经网络的高光谱混合像元分解方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
当前遥感图像分类通常假设每一个像元都是由一类地物组成,对混合像元重视不够。但事实上许多像元都是混合像元,光谱是几种地物的混合光谱。高光谱遥感是当前遥感技术发展的前沿技术,特别在混合像元分解方面体现出明显的优越性。分别采用线性混合模型、BP神经网络等进行混合像元分解的试验,结果表明BP神经网络模型能够取得较好的效果。  相似文献   
2.
鉴于IHS变换的融合影像存在光谱扭曲问题,而灰色关联度对图像边缘检测具有局限性,该文将基于灰色绝对关联度的灰色关联分析与IHS变换相结合进行影像融合。采用灰色绝对关联度检测高分辨率影像的边缘点和非边缘点,基于边缘信息确定高分辨率影像和IHS变换后的亮度分量在组合中的权值,最后通过IHS反变换实现影像加权融合。应用该算法分别对多源遥感影像进行融合处理,在提高空间分辨率的同时能够很好地保持多光谱影像的光谱信息,优于传统的IHS融合方法和基于灰色关联度的IHS融合算法。  相似文献   
3.
应用卫星热红外遥感影像反演地表温度对于研究城市生态环境、气象过程具有重要意义,ASTER 遥感数据为此提供了有效的信息源。针对从 ASTER 数据中反演地表温度(LST)的需要,首先利用 MODIS 数据反演大气水汽含量,并模拟出大气水汽含量与大气透过率的关系,求得大气透过率,然后通过决策树分类结果和地物光谱特征计算出地表反射率,最后采用劈窗算法反演出地表温度。通过某市2个季节的试验表明该方法具有较高的精度,能够有效应用于城市热环境分析,为城市物理环境综合分析评价提供支持。  相似文献   
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