为了提高分类精度和鲁棒性,还可以结合多光谱特征提取与选择、波段融合、混合像元分解等高级光谱处理方法。例如,利用主成分分析(PCA)等方法提取多光谱数据中的关键特征;通过波段融合,将不同传感器或不同波段的光谱数据进行整合,以充分利用各种光谱信息的优势;混合像元分解则能够解决单一像元内存在多种地物类型的问题,进一步...
3. 林木光谱特性是林业遥感的物理基础，不同林木的光谱差异显著，包括光谱差异、空间差异和物候差异。4. 林木光谱测定是指在地面或空中用光电仪器定量获得林木按波长分布的反射数据，分为连续光谱测定和与传感器匹配的宽通道式测定。5. 林木光谱数据对设计传感器、选定最佳遥感季节、指导林业分类方案、判读和...
然后对光谱特征和空间特征进行特征融合;再通过分类模型预测高光谱图像上未知类别像素点的类别;本发明还包括空间特征提取模块,特征去噪模块,特征融合模块以及分类模块.本发明的有益效果是:通过对高光谱图像的光谱特征和空间特征进行低秩表达以及特征融合,提升高光谱图像的分类精度,对未知类别像素点类别的预测具有较高的准确...
遥感图像目视判读的依据有哪些,有哪些影响因素?地物的景物特征:光谱特征、空间特征和时间特征。影响因素包括:地物本身困难性,传感器的性能以及目视实力。
2景物特征:光谱特征,空间特征,时间特征,在微波区还有偏振特 征。3判读标志:各种地物在图像上的各种特有的表现形式。⏺4几何分辨率:假定像元的宽度为a,地物宽度在3a或至少2倍根号a时,能被分辨出来,这个大小叫几何分辨率⏺⏺测能力。⏺3卫星轨道参数:确定卫星轨道在空间的具体位置。由升交点,近地 点角距,...
遥感图像目视判读的依据有哪些,有哪些影响因素?地物的景物特征:光谱特征、空间特征和时间特征.影响因素包括:地物本身复杂性,传感器的性能以及目视能力。
空域特征微分,建立不同结构的模板完成高分辨率遥感图像的边缘提取。而高分辨率遥感数字图像包括了空间域和光谱域两种信息,借助这两种特征信息提高提取城市边缘的信息精度已经成为当前算法开发的基本思路。本研究采用了“象元替换”的思想设计光谱分解和边缘检测的算子模板步骤,综合了图像的光谱特征和空间特征信息。研究结果表...
1.一种联合空间特征和光谱特征的点云分类方法,其特征在于,具体包括以下步骤: 步骤一,对点云卷积的卷积核和卷积运算的进行定义; 步骤二,基于空间特征卷积神经网络分支进行点云卷积运算和池化操作提取空间特征; 步骤三,基于光谱特征卷积神经网络分支进行光谱维卷积运算和池化操作提取光谱特征; 步骤四,建立空间特征和光谱...
局部‑全局Transformer块对输入的光谱‑空间特征图依次进行线性正则化层、局部‑全局混合器、线性正则化层和通道混合器处理，在每对线性正则化层和混合器前后都设置一个残差连接。本发明高效地均衡地进行局部‑空间特征建模和特征提取来实现高光谱图像分类，一定程度上弥补了现有基于深度学习的方法在高光谱图像分类...
名词解释图像的分类正确答案:同类地物在相同的条件下(光照、地形等)应该具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。不同类的地物之间具有差异。根据这种差异,将图像中的所有像素按