

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、高光譜遙感是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的具有高光譜分辨率的遙感科學(xué)和技術(shù),對(duì)地物的分辨識(shí)別能力非常高,但由于其高分辨率也對(duì)數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了一系列的挑戰(zhàn),主要是數(shù)據(jù)量大,冗余信息多,某些波段噪聲含量大,這對(duì)數(shù)據(jù)處理的效率和精度造成一定的影響。本文針對(duì)高光譜遙感的一系列問(wèn)題,對(duì)不改變波段物理意義又能達(dá)到縮小數(shù)據(jù)源的波段選擇算法展開(kāi)了研究。
波段選擇算法主要分為監(jiān)督和非監(jiān)督兩類,對(duì)于一般無(wú)先驗(yàn)知識(shí)的非監(jiān)督的波段選擇算法來(lái)說(shuō),信息量大,獨(dú)立性好是選
2、擇波段的主要原則。在眾多波段選擇算法中,線性預(yù)測(cè)波段選擇算法是相對(duì)來(lái)說(shuō)原理明確、效率高、結(jié)果有效的算法。但經(jīng)分析,該算法還存在一系列的缺點(diǎn),造成波段選擇的結(jié)果非最優(yōu),效率也有待提高。
針對(duì)原線性預(yù)測(cè)波段選擇算法的三個(gè)主要問(wèn)題,本文進(jìn)行了比較徹底的改進(jìn)。第一是噪聲波段的去除算法,提出了通過(guò)計(jì)算圖像小波域的熵,估計(jì)出波段圖像的噪聲并將噪聲較大的波段去除的思路;第二是初始波段選擇算法的改進(jìn),用偏度峰度、互信息、K-L散度衡量波段的信
3、息量大小,同時(shí)用信息量和獨(dú)立性兩個(gè)準(zhǔn)則來(lái)選出初始波段,既考慮了波段的信息量,又提高了初始波段選擇的效率;第三是線性預(yù)測(cè)后續(xù)波段選擇的改進(jìn),每次迭代都去除線性預(yù)測(cè)誤差最小的波段,這樣可以逐漸減少數(shù)據(jù)源,提高波段選擇的效率。
針對(duì)以上改進(jìn)思路,本文分別用高光譜圖像處理非常重要的分類和解混兩個(gè)應(yīng)用來(lái)對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)中采用支持向量機(jī)、最近鄰算法進(jìn)行分類,用非負(fù)矩陣分解進(jìn)行解混,兩個(gè)實(shí)驗(yàn)都從精度和效率兩方面驗(yàn)證了改進(jìn)的線性預(yù)測(cè)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 高光譜遙感圖像的解混和波段選擇方法研究.pdf
- 基于克隆選擇算法的高光譜圖像波段選擇.pdf
- 高光譜遙感數(shù)據(jù)最佳波段選擇方法研究.pdf
- 高光譜遙感圖像分割算法研究.pdf
- 基于最優(yōu)子集準(zhǔn)則的高光譜圖像波段選擇算法研究.pdf
- 高光譜圖像波段選擇方法的研究.pdf
- 高光譜數(shù)據(jù)波段選擇算法的研究.pdf
- 高光譜遙感圖像的壓縮算法研究.pdf
- 高光譜圖像波段選擇及CUDA并行實(shí)現(xiàn)研究.pdf
- 基于圖像特征分布的高光譜波段選擇研究.pdf
- 高光譜遙感圖像稀疏解混算法研究.pdf
- 53180.植被高光譜遙感影像特征波段的選擇方法研究
- 壓力狀態(tài)下人臉高光譜圖像波段選擇方法研究.pdf
- 高光譜遙感圖像混合像元分解算法研究.pdf
- 高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)降維和分類算法研究.pdf
- 高光譜遙感圖像異常目標(biāo)檢測(cè)算法研究.pdf
- 基于多目標(biāo)優(yōu)化的高光譜圖像無(wú)監(jiān)督波段選擇.pdf
- 高光譜遙感圖像分類方法研究.pdf
- 結(jié)合近鄰選擇的高光譜圖像分類算法研究.pdf
- 高光譜遙感影像光譜解混算法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論