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  1. 基于多层训练的稀疏非负矩阵高光谱混合像元分解

  2. 非负矩阵分解方法不仅被用作数据降维,并且被广泛地应用于高光谱混合像元分解。由于非负矩阵分解常常陷于局部最小化,各种限制性条件被使用,如稀疏、体积等。深度学习作为一种新的数据挖掘方法被广泛地使用,其通过建立深度网络,进行贪婪学习,最终可以克服样本数据不足及陷于局部最优化的缺陷。文中借助深度学习的非监督训练方法,采用多层训练神经元进行非负矩阵高光谱混合像元分解,除此之外,数据的稀疏特性被当作先验知识用于多层网络的训练及重构。通过对真实高光谱遥感影像大量实验发现,此方法简单易行,且精度明显高于目前其它

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：726016
    • 提供者：weixin_38506103

  1. 基于流形学习的高光谱图像非线性降维算法

  2. 针对高光谱图像同一像元内存在多种地物种类,且地物之间具有多重反射,导致高光谱数据的非线性,采用传统的线性降维算法效果不佳等问题,提出利用流形学习的方法来寻找嵌入在高维观测数据空间的低维光滑流形,实现高光谱数据的非线性光谱降维。模拟和真实高光谱遥感数据实验结果表明,与传统的线性降维方法 PCA相比,经过等距映射、局部切空间排列等流行学习算法降维后的高光谱图像具有更好的光谱端元可分性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：385024
    • 提供者：weixin_38532849

  1. 基于不同植被指数的植被-土壤混合像元偏振高光谱特征研究

  2. 基于不同植被指数的植被-土壤混合像元偏振高光谱特征研究，马爽，韩阳，高光谱遥感被越来越多的应用于确定混合像元的地物组分和比例。本文将不同面积比例的植被-土壤混合像元作为研究对象，使用偏振装�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：546816
    • 提供者：weixin_38679276

  1. 基于高光谱的射阳河口悬浮泥沙浓度定量反演研究

  2. 基于高光谱的射阳河口悬浮泥沙浓度定量反演研究，潘洁，张鹰，本文通过提取高光谱遥感信息，对射阳河口悬浮泥沙浓度与实测光谱及Hyperion影像光谱反射率进行了相关性分析，结果表明：射阳河口含�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：353280
    • 提供者：weixin_38664159

  1. MF.zip（高光谱目标检测的算法）

  2. 高光谱目标检测的算法，高光谱遥感图像不仅包含了物体的空间信息，而且还包含了物体的光谱信息，其中的每个像素都包含一个近似连续的光谱曲线。高光谱图像中同一波段的所有像素可以形成二维图像，每个像素也包含一条光谱曲线，因此高光谱图像数据可视为三维数据，包含丰富的光谱信息。高光谱图像光谱分辨率较高，可以通过光谱特性区分不同地物的材质，可以解决许多原来利用全色图像、多光谱图像不能解决的问题，例如识别军事伪装，地下工事，进行资源探测，环境监测等，因此高光谱图像目标检测在军事和民用方面都有重要的应用价值。

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2019-07-28
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_38796347

  1. 高光谱遥感内陆水质监测研究

  2. 研究以富营养化污染比较严重的太湖梅粱湾为试验区，在16个水面采样点测量了水面光谱，并采集水样后送到实验室内测量水质参数和固有光学量。在分析、总结了太湖梅梁湾水体表观光学特性和固有光学特性的基础上，建立了同时反演三种典型水质参数——叶绿素、悬浮物和黄色物质的基于生物光学模型的分析方法，并取得了较好的反演精度。

  3. 所属分类：电子政务

    • 发布日期：2012-06-07
    • 文件大小：276480
    • 提供者：huanghaijun2010

  1. 利用PCA降维方法处理高光谱图像（matlab）

  2. 新手教程，含搜集资料加代码。高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容，在军事及民用领域都有着重要的应用。然而，高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使高光谱图像分类面临巨大挑战。一方面高光谱图像相邻波段之间相关性较大，存在较高的信息冗余。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-09
    • 文件大小：468992
    • 提供者：Sevenpoundsqq

  1. 高光谱分类深度学习DeepHyperX-master.zip

  2. 此内容包含高光谱遥感领域内 深度学习众多代码，包括1DCNN，2DCNN，3DCNN，等等各种神经网络模型代码，可以运行。欢迎大家相互学习！！！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-28
    • 文件大小：32768
    • 提供者：qq_40178533

  1. 使用可变端元进行高光谱图像的几何丰度估算

  2. 丰度估计是高光谱遥感数据定量分析的重要步骤。由于物理上的解释，总和合一和非负性约束通常强加于大量的材料上。本文提出了一种使用可变端元集对像素进行完全约束线性光谱解混的几何方法。首先，提出了一种改进的选择每个像素候选端成员集的方法，该方法适用于处理具有大量端成员的高光谱图像。为了从高光谱场景中存在的整个端成员中确定最佳的每个像素端成员集，然后执行迭代的部分约束几何解混合，其中子空间投影用于完全约束的最小二乘估计。通过与合成和实际高光谱数据上的基准分解算法进行比较，评估了所得分解算法的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：712704
    • 提供者：weixin_38680492

  1. 利用Hopfield神经网络对高光谱图像进行无监督光谱混合分析

  2. 光谱混合分析（SMA）已被广泛用于解决高光谱遥感图像定量分析中的混合像素问题。 最近，非负矩阵分解（NMF）已成功地用于同时执行端成员提取（EE）和丰度估计（AE）。 在本文中，我们通过迭代执行EE和AE来制定NMF的解决方案。 基于我们先前基于Hopfield神经网络（HNN）的AE算法，还针对EE构建了HNN，以解决SMA的NMF乘法更新问题。 结果，SMA以无人监督的方式进行，我们的算法能够提取虚拟端成员，而无需假设高光谱场景中存在光谱纯成分。 我们进一步扩展了这种策略，以解决SMA的约束

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：172032
    • 提供者：weixin_38506138

  1. 基于逐波段处理的高光谱图像实时目标检测

  2. 高光谱遥感图像实时目标检测对于实际应用具有十分重要的意义。针对目标和背景光谱均已知的高光谱遥感图像实时目标检测的问题,在正交子空间投影算法的基础上,利用矩阵分析理论,推导出逐波段处理的实时正交子空间投影算法,加强了原算法的实时处理能力。通过真实图像的实验结果表明,逐波段处理算法具有在实时性基础上提前结束检测过程从而减少目标检测过程所需时间的能力,并且具有数据存储空间和算法运算时间上的优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：520192
    • 提供者：weixin_38563552

  1. 联合空谱特征的多视图主动学习的高光谱图像分类

  2. 针对高光谱遥感影像监督分类训练样本少,训练分类器迭代速度慢的问题,提出一种联合空谱特征的多视图主动学习算法。首先,将原始影像的光谱波段分割为多个互不相交的子集合;然后,在每个子集合滤波提取空间结构特征,建立多视图。其次,提出了一种新的基于多视图后验概率差异最小的主动学习查询策略。实验结果表明,与已有的多视图构建方法和查询策略相比,所提出的联合空谱特征的多视图构建方法可以建立更具多样性、互补性的多个视图;同时,结合所提出的查询策略可以在每次训练迭代中更准确地查询信息量最大的样本,从而减少迭代次数,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：884736
    • 提供者：weixin_38557530

  1. 空间约束半监督高斯过程下的高光谱图像分类

  2. 针对高光谱遥感图像分类中带标记训练样本较少、导致分类正确率偏低的问题,提出用于高光谱图像分类的空间约束半监督高斯过程方法.由于高光谱图像的特征空间满足流形分布假设,大量未标记样本可以使数据空间变得更加稠密,从而有助于更加准确地刻画局部空间特性,提高分类的精度和普适性.通过对高斯过程模型中的核函数施加空间近邻约束,建立未标记样本与带标记样本之间的空间联系.该半监督高斯过程分类器不仅可以提升高光谱遥感图像的分类性能,而且构造简单,实现方便.实验结果表明,在仅有少量带标记的训练样本情况下,半监督高斯过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：446464
    • 提供者：weixin_38699724

  1. 基于自动子空间划分的高光谱本征图像分解

  2. 受传感器状态、成像机理、气候、光照等条件的影响, 高光谱遥感图像存在严重的畸变和失真。本征图像分解是计算机视觉及图形学领域广泛应用的图像处理技术, 采用该技术能够获得图像的本质特征。本研究将本征图像分解引入到高光谱图像处理中对原始图像进行本征图像分解。提出了一种基于自动子空间划分的高光谱本征图像分解方法。首先对高光谱图像进行子空间划分, 再对每个子空间应用基于最优化的本征图像分解方法进行分解, 然后对分解得到的反射率本征图像进行高光谱图像分类处理。实验结果表明：基于自动子空间划分的高光谱本征图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38638596

  1. 基于低通滤波残差图的高光谱条带噪声去除

  2. 针对高光谱遥感图像中存在的条带噪声，提出了一种基于低通滤波残差图的条带噪声去除算法。算法首先使用高斯低通滤波器对图像进行滤波，得到低通滤波残差图；然后借助条带噪声秩为1以及残差图中的细节与条带噪声正交的先验信息，使用正交子空间投影技术将低通滤波残差图中的条带噪声和图像细节进行分离；最后将分离出的细节信息加入滤波后的图像中。通过对上述三步不断迭代，算法能够有效地去除图像中的条带噪声，并且能够解决低通滤波法去条带造成图像模糊的问题。实验结果表明，与现有前沿的去条带算法相比，该方法能在有效去除条带噪声

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38569675

  1. 基于直觉模糊决策的高光谱伪装效果综合评估方法

  2. 利用高光谱遥感图像对国防工程进行伪装效果评估，提出了一种基于直觉模糊决策的高光谱伪装效果综合评估方法，以及包括光谱泛相似测度、亮度对比度、视觉相似性测度和结构相似性测度等在内的高光谱伪装效果综合评价指标体系；建立了面向高光谱伪装效果评估的直觉模糊多属性决策模型；采用逼近理想解的排序算法进行模型决策,并提出了基于直觉模糊集Hamming距离的灰关联测度以提高方案之间的区分度。研究结果表明，利用所提方法得到的评估结果与专家评估结果一致，验证了其合理性和可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：768000
    • 提供者：weixin_38677227

  1. 基于双通道GAN的高光谱图像分类算法

  2. 高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38718262

  1. 基于扩展数学形态学的高光谱图像异常检测

  2. 提出了一种新型的基于扩展数学形态和光谱相似度测量的高光谱图像异常检测方法。在目标与背景未知的情况下,同时利用光谱和空间信息实现目标的定位与检测,实现高光谱遥感数据的目标检测。通过扩展的膨胀和腐蚀操作实现目标特征提取; 通过正交投影散度计算扩展形态学操作的累加距离确定排序关系并利用其融合特征提取结果实现特征提取结果的融合。算法性能通过合成的OMIS数据进行评价,与经典异常检测RX算法进行比较,并应用于具有相似光谱特征目标的区分。实验证明,本文提出的算法性能优于RX算法,具有低虚警率的异常目标检测结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：956416
    • 提供者：weixin_38672940

  1. 基于改进的矩匹配方法高光谱影像条带噪声滤波技术

  2. 高光谱遥感数据蕴含着丰富的地物反射光谱信息,其原始反射数据中含有大量的噪声,这些噪声严重影响地物反射光谱中的吸收特征,大大降低数据的分析精度,研究有效的高光谱遥感数据噪声滤波算法是改善高光谱数据分析效果的关键环节。研究了推扫高光谱图像(PHI)影像中条带噪声的高频特性,针对目前常用的矩匹配方法及几种改进的矩匹配方法都存在一定的缺点,提出一种改进的行平滑条带滤波方案,对含有条带噪声波段行均值曲线进行平滑处理,并调整图像中各像元的灰度值,以减小行间灰度差异,所得图像的峰值信噪比有所提高,取得了比按波

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38715019

  1. 基于方差最小的高光谱目标探测算法研究

  2. 目标探测技术是遥感理论与应用中的重要领域之一,由于高光谱遥感图像能够同时提供地物目标的辐射、几何和光谱信息,与其他多光谱遥感图像相比,能更好地进行目标识别。从信息论中的自信息概念出发,针对探测结果影像中目标突出且信息确定性强的特征,提出了基于方差最小(BVM)的目标检测算子。利用不同空间分辨率和光谱分辨率的高光谱影像数据进行实验,并与约束能量最小化(CEM)算子的应用效果进行了比较分析。实验结果表明,基于方差最小的算子具有更稳健的探测性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38662327
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