高光谱遥感图像

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高光谱遥感图像非线性特征理解与识别理论方法
《中国科技成果》2024年第22期14-15,共2页无 涂兵 廖晓龙 周承乐 杨先畅 李茜铭 彭怡书 
国家自然科学基金面上项目(62271200、61977022);湖南省自然科学基金杰出青年科学基金项目(2020JJ2017);湖南省水利重大科研项目(XSKJ2021000-13);湖南省自然科学基金青年科学基金项目(2019JJ50212)。
高光谱遥感对地观测技术为现代农业、资源环境、军事侦察等重要领域提供了重要的信息服务和决策支持.然而,受高光谱遥感图像数据量大、信息冗余及非线性特征的影响,使得图像处理与应用存在诸多困难与挑战.因此,利用信号建模、数学分析...
关键词：非线性特征 机器学习 异常检测 对地观测技术 高光谱遥感 决策支持 信息冗余 信号建模 
基于状态空间模型的高光谱图像分类分析
《集成电路应用》2024年第11期92-93,共2页张广连 杨晨 
贵州大学人才引进项目
阐述当前高光谱遥感图像分类大多以卷积神经网络和Transformer模型为主干,但是过多卷积神经网络会带来大量的参数量和Transformer中注意力的二次复杂性。以状态空间模型为基础架构,针对高光谱遥感图像设计一个轻量级网络,实现参数量和...
关键词：深度学习 状态空间模型 高光谱遥感图像 
基于机器学习方法的高光谱遥感图像目标检测研究
《激光杂志》2024年第10期108-113,共6页李妹燕 李芬 徐景秀 
湖北省教育厅一般项目(No.22Y168)。
针对高光谱遥感图像目标检测的难题,提出基于机器学习的高光谱遥感图像目标检测方法。首先,通过动力演化算法找到满足偏度、峰度最大化的投影方向,将高维图像数据投影至低维子空间,从而提取图像的光谱信息。然后,通过线性判别法将提取...
关键词：机器学习方法 高光谱遥感图像 目标检测 目标像元分割 投影寻踪 动力演化算法 
基于ResNet的高光谱图像波段选择方法
《电脑知识与技术》2024年第24期36-39,共4页王鑫 曾恒 杨文春 
基于无人机遥感图像的水稻产量估测研究(YKJ2233);广西农业职业技术大学-校级课题。
高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,但其波段数量庞大,导致数据冗余和计算复杂度增加,限制了其在实际应用中的效率。针对该问题,本文提出了一种基于ResNet的波段选择方法BSNET_ResNet,通过深度学习技术挖掘高光谱图像的光谱和空间信息,...
关键词：高光谱遥感图像 波段选择 ResNet 深度学习 特征提取 
基于高光谱遥感图像识别的输电线路巡检机器人路径自动化控制系统被引量：2
《自动化与仪表》2024年第8期45-48,53,共5页汪晶 谭清岩 
输电线路巡检机器人路径自动控制的合理性,是保障巡检机器人能够自主完成巡检任务,提高巡检效率的关键。该文设计基于高光谱遥感图像识别的输电线路巡检机器人路径自动化控制系统。聚类输电线路高光谱遥感图像的像元,识别高光谱遥感图...
关键词：高光谱 遥感图像识别 输电线路 巡检机器人 巡检路径 自动化控制 
面向植被覆盖的土地利用类型分类方法
《人工智能与机器人研究》2024年第2期388-398,共11页赵鲁康 朱习军 
随着高光谱遥感图像和神经网络的应用,基于高光谱遥感图像的植被覆盖类型分类进一步的发展。然而由于高光谱遥感图像具有更加丰富的光谱信息,传统分类方法不能很好地同时提取光谱特征和空谱特征。为了解决上述问题,本文以U-Net模型为框...
关键词：多尺度特征 三维卷积 高光谱遥感图像 植被覆盖 
基于空谱融合和随机多图的高光谱遥感图像农作物分类被引量：1
《无线电工程》2024年第5期1205-1216,共12页聂萍 李飞 杨昭 汪国强 
国家自然科学基金(51607059);黑龙江省自然科学基金(QC2017059)。
针对高光谱遥感图像复杂农作物分类问题,提出了一种基于空谱融合和随机多图的高光谱遥感图像农作物分类方法。通过使用一种潜在特征融合和最优聚类(Latent Features Fusion and Optimal Clustering Framework,LFFOCF)的波段选择方法和...
关键词：高光谱遥感图像 农作物分类 空谱融合 随机多图 
一种新的高光谱遥感图像超像素分割方法被引量：1
《计算机技术与发展》2024年第5期37-43,共7页杨洋 刘思樊 童恒建 
国家自然科学基金资助项目(41171339,U1803117)。
为了解决简单线性迭代聚类算法在高光谱遥感图像超像素分割任务中分割精度较低的问题,提出一种基于多级线性迭代聚类结合改进标签传播算法(LPA)的新的无监督高光谱遥感图像超像素分割方法。首先,扩充简单线性迭代聚类(SLIC)的适用范围...
关键词：高光谱遥感图像 超像素分割 社区发现 标签传播算法 简单线性迭代聚类 
基于深度学习的高光谱遥感图像混合像元分解研究综述被引量：2
《遥感学报》2024年第1期1-19,共19页苏远超 许若晴 高连如 韩竹 孙旭 
国家自然科学基金(编号:42001319,62161160336);陕西省教育厅科研计划项目(编号:21JK0762);教育部产学研合作协同育人项目(编号:220802313200859)。
高光谱遥感是以成像光谱学为基础发展起来的一项综合性遥感技术,它能够同步记录成像区域内地物的空间信息和光谱信号,故而也称为“成像光谱遥感”。高光谱遥感所获取的数据称为“高光谱遥感图像”,相较于传统的遥感数据,高光谱遥感图像...
关键词：高光谱遥感 混合像元分解 深度学习 机器学习 深度神经网络 遥感图像处理 遥感智能解译 亚像元解译 
融合光谱度量标记迁移和Tri-training的高光谱遥感图像半监督分类算法
《大数据》2023年第6期72-89,共18页曹峰 李文涛 骆剑承 李德玉 钱宇华 白鹤翔 张超 
国家自然科学基金资助项目(No.62072291,No.42071316,No.62072294,No.61672332,No.41871286,No.61806116);山西省重点研发计划项目(No.201903D421003,No.201903D421041);山西省教育厅科技成果转化培育项目(No.2020CG001)。
针对海量的高光谱遥感图像光谱和丰富的空间信息中可用于分类的有标记样本远少于无标记样本的数据特性,提出了一种融合光谱度量标记迁移和Tri-training的高光谱遥感图像半监督光谱-空间分类算法。该算法提出了一种基于光谱度量的标记迁...
关键词：高光谱图像分类 半监督分类 纹理特征 光谱度量 Tri-training算法 
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