基于Python机器学习、深度学习技术在气象、海洋、水文等领域中实践应用,EOF统计分析、爬虫和气象海洋数据 2210 -- 16:37 App 全流程基于GIS、Python机器学习技术的地质灾害风险评价、易发性分析与信息化建库及灾后重建中的实践应用 1098 -- 21:01 App 视频教程:涡度通量数据处理与分析实践技术——野外观测配置、通量...
高光谱影像混合像元稀疏分解技术初识 一、研究方向概述 1.1 高光谱影像特点: 1)高光谱分辨率(波段多至几十甚至上百个,光谱分辨率可达纳米 级) 2)图谱合一(获取的地表图像包含了地物丰富的空间、辐射和光谱 三重信息,体现了地物分布的影像特征,同时也可能以其中某一像元或者像元 组为目标获得它们的辐射强度以及光谱特...
分析了非负矩阵因数分解的原理和求解方法,并将其应用在非监督解混中,通过实验证明了算法用于非监督解混的可行性。 5、结合基于光谱混合模型生成训练样本的方法,提出了针对高光谱影像的支撑向量回归亚像元分类算法,并通过实验证明了算法对于线性和非线性混合数据的有效性。 展开 ...
精品课程推荐∶Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用精品课程学习经验, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 mgukvgk, 作者简介 ,相关视频:
四、Matlab混合像元分解技术 1、高光谱端元数量评估及matlab实现 Harsanyi-Farrand-Chang(NWHFC)噪声白化方法、Hysime高光谱数据的程序实现。 Hysime端元数量评估方法代码解析。 2、端元光谱提取及matlab实现 采用PPI、VCA等方法对高光谱数据的端元光谱进行提取。
简介 本书重点论述了非线性光谱混合模型混合像元分解的方法。内容包括:高光谱图像遥感基本理论及主要处理技术、高光谱非线性光谱分解的研究基础、基于流形学习的非线性降维算法的研究等。目录 评论 我要评论 暂无评论。 相关书籍 新型航空遥感数据处理技术光谱仪运动成像退化与复原技术研究成像偏振光谱遥感及应用 ...
当当北方图书城旗舰店在线销售正版《高光谱遥感混合光谱分解 宋梅萍,张建禕 湖北科学技术出版社 【新华书店正版图书书籍】》。最新《高光谱遥感混合光谱分解 宋梅萍,张建禕 湖北科学技术出版社 【新华书店正版图书书籍】》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在Dang
03)光谱特征提取 吸收特征提取 04)混合像元分解 PPI、NFINDER端元光谱提取 UCLS、NNLS、FCLS最小二乘端元丰度计算 练习5 (1)高光谱数据读取 (2)高光谱数据预处理 (3)光谱特征提取 (4)混合像元分解 高光谱机器学习技术(python) 机器学习概述与python实践 ...
混合光谱分解技术用以确定在同一像元内不同地物光谱成分所占的比例或非已知成分。因为不同地物光谱成分的混合会改变波段的深度,波段的位置,宽度、面积和吸收的程度等。这种技术采用矩阵方程,神经元网络方法以及光谱吸收指数技术等,求出在给定像元内各成分光谱的比例。 为了改善从遥感数据中提取定量信息,人们建立了光谱混...