遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。2高光谱遥感图像的分类方法 依据是否使用类别的先验知识，可分为监督分类和非监督分类。2.1非监督分类 非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅...
而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)通过局部连接有效提取特征,通过共享权值显著地减小参数量,而且它在图像分类、图像超分辨率重建、目标检测、医学图像处理等领域获得广泛应用,为卷积神经网络在高光谱遥感图像分类任务中的应用奠定了基础。 高光谱遥感图像分类 高光谱遥感图像分类概述 高光谱遥感图像利用成像光...
一种基于多特征的高光谱遥感图像分类方法 提出在多维特征空间中以互信息为评价指标进行特征选择,在特征子集中应用支持向量机(SVM)分类器实现图像监督分类的方法。首先提取图像的光谱、纹理和颜色特征,得到多特... 刘峰,龚健雅 - 《地理与地理信息科学》 被引量: 22发表: 2009年 ...
7. 基于图像分割和LSSVM的高光谱图像分类 8. 采用ACGAN及多特征融合的 高光谱遥感图像分类 9. 基于ENVI的遥感图像分类方法研究 10. 基于模式识别技术的高光谱遥感图像检测 11. 基于"高分五号"遥感图像的地物分类方法 12. 基于DS聚类的高光谱图像集成分类算法 13. 高光谱遥感分类与信息提取综述 14. 高...
高光谱遥感图像分类方法综述 摘要高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域,受到国内外的广泛关注。而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容。文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法,并对每种方法作简要介绍。 本文采集自网络,本站发布的论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权...
目前,对于高光谱遥感图像分类任务,一种是采用传统的方法,例如利用光谱特征的分类方法和数据的统计特征的分类方法,包括常用的 K 近邻算法以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。但是,传统的方法一方面是没有考虑到高光谱图像丰富的空间信息,导致特征提取不够完整;另一方面是大多数方法基于手工特征,需要人工判别和标...
高光谱遥感图像处理分类高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域,受到国内外的广泛关注.而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容.文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法,并对每种方法作简要介绍.张蓓长安大学理学院 陕西·西安 710064;vip科教导刊:电子版...