光谱特征主要是从图像的光谱信息中提取特征,用于地表分类和环境监测;空间特征则主要反映图像像素点之间的空间分布和关系,用于目标检测和图像配准;而密集残差PCA是一种用于图像降维和特征提取的算法,用于图像压缩和模式识别。 个人观点和理解 在实际应用中,光谱特征、空间特征和密集残差PCA常常结合使用,相互补充和增强,共同...
光谱特征空间的名词解释:光谱特征空间是指高光谱遥感图像中每个像元对应着多个成像波段的反射值。这些反射值在近似连续的光谱曲线中表示为一个N维向量,这个向量在不同波段值的变化反映了其代表的目标的辐射光谱信息。这种特性使得光谱特征空间能够作为高维特征空间的数据点,根据数据的统计特性来建立分类模型。然而,光谱特征...
光谱特征 空间特征 空谱特征 密集残差 pca.pdf,PCA 在数字图像处理和计算机视觉领域,光谱特征、空间特征和密集残差 PCA (Principal Component Analysis )是非常重要的概念。它们对 于图像的特征提取、降维分析和模式识别等方面都具有重要意义。本 文将以从简到繁、由浅入
解析 光谱特征:自然界中任何地物都具有其自身的电磁辐射规律,如具有反射,吸收外来的紫外线、可见光、红外线和微波的某些波段的特性,它们又都具有发射某些红外线、微波的特性;少数地物还具有透射电磁波的特性,这种特性称为地物的光谱特性.波谱特征空间 spectrum feature space:不同波段影像所构成的测度空间. ...
在光谱数据处理阶段,分析了不同预处理方法对数据的影响,重点比较了基于投影(t-SNE)和特征选择(iPLS-VCPA-IRIV、iPLS-VIP-IRIV)的降维技术的有效性。为了检验钛铁矿HSI在空间域的潜力,利用颜色矩提取了矿石样本的颜色特征,并与各组分品位间进行Pearson相关性分析。基于光谱和空间数据,采用树突网络(DD)、偏最小二...
为了检验钛铁矿HSI在空间域的潜力,利用颜色矩提取了矿石样本的颜色特征,并与各组分品位间进行Pearson相关性分析。基于光谱和空间数据,采用树突网络(DD)、偏最小二乘(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和麻雀优化的核极限学习机(SSA-KELM)多元模型建立数据集与各组分品位之间的映射关系,并对其可靠性进行评估,以确定最佳...
光谱特征:自然界中任何地物都具有其自身的电磁辐射规律,如具有反射,吸收外来的紫外线、可见光、红外线和微波的某些波段的特性,它们又都具有发射某些红外线、微波的特性;少数地物还具有透射电磁波的特性,这种特性称为地物的光谱特性.波谱特征空间 spectrum feature space:不同波段影像所构成的测度空间. 解析看不懂?免费...
高光谱遥感可以捕获地表近乎连续的光谱曲线,以较高的光谱诊断能力对地表农作物进行精细分类与识别.传统基于深度学习的高光谱分类算法中空间,光谱特征捕捉利用困难,冗余特征筛选能力不足,模型约束过于单一等问题,导致农作物类型复杂且样本分布不...
该模型结合了光谱-空间多尺度特征,命名为SMLMER-ResNet(多模态多尺度分层光谱-空间融合特征的神经网络建模)。图7为所设计模型的总体框架,整体网络架构包括光谱特征提取、空间特征提取、高阶空间-光谱融合特征和分类器模块四个主要模块。①表示光谱特征提取模块,引入残差网络和光谱关注机制。②表示空间特征提取模块,该...
1. 林木在阳光辐照下，电磁波波长分布特性的反射分量、透射分量和吸收分量。2. 林业遥感技术主要利用林木在电磁波长为0.4～2.6微米的反射特性，以及8～14微米的热辐射特性。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...