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...
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,...
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...
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...
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.相关知识点: 试题来源: 解析 为何要进行图像融合,其目的是什么?答:单一传感器获取的图像信息量有限,往往难以满足应用的需求,通过图像融合可以从不同的遥感图像中获取的...
一种基于光谱特征和空间特征融合的高光谱图像分类方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于光谱特征和空间特征融合的高光谱图像分类方法及系统说明:本发明提供一种基于光谱特征和空间特征融合的高光谱图像分类方法及系统,属于遥感图像分类领域。本发...专利查
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。
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。研究结果表明,这种方法有效地提高了城市遥感数据边缘信息的提取精度,同时还具有方法简便、计算速度快的特点。关键词:光谱特征;空间特征;边缘提取;象元替换;遥感图像中图分类号:TP751文献标识码:AAnEdge...
摘要 一种可调节的光谱和空间特征混合分类方法,基于多尺度背景、小波多分辨率分析,设置中心像元的一系列多尺度窗口,用Mallat变换建立每个窗口的多分辨率分析,小波分解的级数由窗口大小和影像分辨率确定;对每个窗口的每一次Mallat分解,都可以得到4个小波子频带,求取这4个子频带的信息熵测度,并用这4个值构造一个旋转不变...
摘要 本发明涉及一种基于高光谱图像空间特征和光谱特征融合的固废识别方法,通过数据预处理、特征提取、特征识别、融合识别,获得最终识别结果。本发明可以在线自动识别固废中存在的大部分材料,包括有机物和无机物,以及各种颜色的材料。本发明所述的识别方法结合了多种特征并经过试验选择了对应特征较优的识别模型,获得的结...