首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
高光谱遥感影像中最佳谱段的快速选择方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对高光谱遥感影像数据量大、信息冗余多的特点,在子空间划分理论基础上,结合最大熵和光谱角制图算法,提出一种快速的最佳谱段选择方法。充分利用相邻波段数据间的相关性分块特点,首先提取各子空间熵值最大的波段,然后依据地物光谱可分性选择最佳的波段组合。实验验证,最佳谱段选择速度快,并且所选谱段组合用于目标提取,效果显著。  相似文献   

2.
高光谱数据普遍存在波段相关性强、数据冗余严重的特点,因此选择合适的波段组合,是高效开展后续应用研究的基础。以东莞市为研究区,应用环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A)高光谱数据,在分析各波段信息含量和波段间相关性的基础上,使用了3种经典的波段指数选择最佳波段组合;针对经典模型应用中存在的问题,对最佳指数模型进行了改进,通过对波段均方差和相关性设置一定阈值,筛选得到一个较为合理的波段组合;最后,针对草地、林地和耕地3种地物,应用J-M距离模型对3种地物的可分性进行判别,并指出:50-80-108波段组合,50-79-108波段组合以及50-80-111波段组合是分别用于草地—林地、草地—耕地、耕地—林地分类的最佳波段组合。  相似文献   

3.
高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究   总被引:28,自引:4,他引:24  
刘建平,赵英时,孙淑玲(中国科技大学研究生院 北京 100039)摘要:分析了多光谱遥感数据最佳波段选择的联合熵、行列式值及最佳指数等信息量计算方法的内在联系,说明了信息量方法用于高光谱遥感数据最佳波段选择的局限性,提出了基于类间可分性的最佳波段选择原则和方法。通过试验,说明了各种处理方法的有效性、局限性和计算复杂度。关 键 词:高光谱遥感数据;最佳波段选择;信息量;可分性中图分类号:TP 751.1/TP 79  相似文献   

4.
一种改进的高光谱数据自适应波段选择方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
高光谱遥感数据具有的波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点给图像的进一步解译带来了困难。为了解决这一问题,对自适应波段选择的降维方法进行了改进,不仅考虑了高光谱遥感图像波段的信息量和波段间的相关性,更重要的是考虑了各地物连续光谱间的可分性。光谱间的可分性距离越大,表明类间的可分性越大,地物越清晰。首先选出了能有效区分图像上任意两类别的理想波段子集,再根据波段子集中任意3波段的相关系数之和最小和它们的均方差最小两个指标,选出任意两类对间那些包含信息量大、相关性又小、谱间差异又大的3波段组合(且不唯一),最后对整幅影像选出的最佳3波段45、75、85合成的假彩色图像用光谱角度制图法(SAM)进行了分类,总体分类精度达到91.7%,Kappa系数达到0.82。  相似文献   

5.
高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究   总被引:14,自引:0,他引:14  
分析了多光谱遥感数据最佳波段选择的信息量诸方法的内在联系,说明了信息量方法用于高光谱遥感数据最佳波段选择的局限性,提出了基于类间可分性的最佳波段选择原则和方法。通过试验,说明了各种处理方法的有效性、局限性和计算复杂度。  相似文献   

6.
高光谱数据在物质分类识别领域得到了广泛应用,但存在数据量大、波段间相关性高等问题,严重影响分类精度及应用。针对以上问题分析了已有的波段选择方法,提出了基于波段聚类及监督分类的遗传算法,对高光谱数据进行波段选择:采用K均值聚类算法对波段数据进行聚类分析,构造波段子集合;利用分类器族分类精度构造适应度函数,采用遗传算法对波段子集合进行优化选择。最后用阔叶林高光谱数据对提出的算法进行对比实验,实验结果表明针对分类应用,提出的算法能够非常有效地选择高光谱谱段。  相似文献   

7.
张伍  陈红梅 《计算机应用》2020,40(1):258-263
为了减少高光谱波段图像间的冗余,降低运算时间,为后续分类任务提供有效支持,提出了基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法。高光谱图像相邻波段间相似性较强,为进一步有效地度量波段的重要性,引入核模糊粗糙集理论。考虑波段中类的分布特性,根据波段的下近似集分布定义波段间的相关性,进而结合波段的信息熵定义波段的重要度。采用最大相关性最大重要度的搜索策略对高光谱图像进行波段选择。最后在常用高光谱数据集Indiana Pines农业区上,采用J48及KNN分类器进行测试。与其他高光谱波段选择算法相比,该算法在两个分类器上的总体平均分类精度分别提升了4.5和6.6个百分点。实验结果表明所提算法在处理高光谱波段选择问题时具有一定优势。  相似文献   

8.
目的 高光谱遥感图像常存在多种不同程度的退化,进而影响到后续的应用,因此,对高光谱图像进行噪声水平估计具有重要意义。在实际情况中,不同波段的图像噪声水平常有所差异,需要针对不同谱通道的特性差异进行噪声估计。因此,本文提出一种基于低秩表达的噪声水平估计算法。方法 该算法首先利用多波段图像间的光谱相关性,建立高光谱数据的低秩表达模型;再通过该模型对各波段的噪声及其水平进行估计,并根据需要检测并剔除被噪声淹没的无效波段。结果 在多组高光谱数据上进行模拟和真实实验,证明本文算法能够准确估计高光谱图像的谱通道噪声水平。结论 本文算法挖掘了低秩表达在高光谱应用中的特性,在利用波段间相关性进行全局处理的同时,也能保留波段间的差异,具有较强的鲁棒性;在合适的阈值范围内,无效波段的漏检率低至0,准确率高于80%。  相似文献   

9.
文章针对高光谱波段数众多、信息冗余量大的特点,首先对高光谱曲线进行光谱特征参数提取,然后再选择合适的吸收峰波段作为输入向量,在VS2008平台上实现了采用贝叶斯树(NBTree)算法对铀矿床高光谱数据进行分类。  相似文献   

10.
高光谱图像在遥感领域中的应用越来越广泛,但由于自身的高数据维、波段间的高冗余度等特性给图像处理带来了一定困难,针对这个问题,提出一种基于类间可分性准则的改进萤火虫仿生算法,进行高光谱遥感波段选择。在分析萤火虫算法机理的基础上,阐述了利用该算法进行高光谱波段选择的思路,并构造波段相似性矩阵,选择欧氏距离、JM距离、光谱信息散度和离散度作为可分性准则来设置目标函数,根据目标函数值的优劣选择优势波段。最后,使用HYDICE Washington DC Mall和 HyMap Purdue Campus两个高光谱遥感影像数据进行实验验证,并利用支持向量机分类器对最佳波段组合进行精度评价,证明该算法的可行性和有效性。
  相似文献   

11.
Hyperspectral remote sensing data with bandwidth of nanometre (nm) level have tens or even several hundreds of channels and contain abundant spectral information. Different channels have their own properties and show the spectral characteristics of various objects in image. Rational feature selection from the varieties of channels is very important for effective analysis and information extraction of hyperspectral data. This paper, taking Shunyi region of Beijing as a study area, comprehensively analysed the spectral characteristics of hyperspectral data. On the basis of analysing the information quantity of bands, correlation between different bands, spectral absorption characteristics of objects and object separability in bands, a fundamental method of optimum band selection and feature extraction from hyperspectral remote sensing data was proposed.  相似文献   

12.
Feature weighting based band selection provides a computationally undemanding approach to reduce the number of hyperspectral bands in order to decrease the computational requirements for processing large hyperspectral data sets. In a recent feature weighting based band selection method, a pair‐wise separability criterion and matrix coefficients analysis are used to assign weights to original bands, after which bands identified to be redundant using cross correlation are removed, as it is noted that feature weighting itself does not consider spectral correlation. In the present work, it is proposed to use phase correlation instead of conventional cross correlation to remove redundant bands in the last step of feature weighting based hyperspectral band selection. Support Vector Machine (SVM) based classification of hyperspectral data with a reduced number of bands is used to evaluate the classification accuracy obtained with the proposed approach, and it is shown that feature weighting band selection with the proposed phase correlation based redundant band removal method provides increased classification accuracy compared to feature weighting band selection with conventional cross correlation based redundant band removal.  相似文献   

13.
分段2维主成分分析的超光谱图像波段选择   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
目的 超光谱图像具有极高的谱间分辨率,巨大的数据量给分类识别等后续处理带来很大压力。为了有效降低图像数据维数,提出基于分段2DPCA的超光谱图像波段选择算法。方法 首先根据谱间相关性对原始图像进行波段分组,然后根据主成分反映每个光谱波段的信息比重分别对每组图像进行波段选择,从而实现超光谱图像的谱间降维。结果 该算法有效降低了超光谱图像的光谱维数,选择的波段明显反映出不同地物像元矢量的区别。结论 实验结果表明,该波段选择算法相对传统算法速度更快,并且较好地保留了原始图像的局部重要信息,对后续处理有积极意义。  相似文献   

14.
本文以神农架林区植被信息提取为例,从统计特征的角度出发,采用最佳指数因子、联合熵与类间、类内可分性判别准则三种波段选择方法。在对三种波段选择方法计算结果综合分析的基础上,结合试验区地物光谱特征和TM传感器不同波段功能,采用逐步逼近的思路,从候选波段组合中确定了最佳波段组合。试验得出TM传感器453波段组合为神农架林区植被信息提取的最佳波段组合。  相似文献   

15.
ABSTRACT

A large amount of spectral and spatial information contained in hyperspectral imagery has provided a great opportunity to effectively characterize and identify the surface materials of interest. Feature extraction plays a very important role for hyperspectral data classification, which can reduce noise from the original data and improve the separability of land classes. A novel feature extraction technique based on spectral dimensional edge preserving filter is proposed in this paper. A series of Gaussian filters are applied in the spatial domain of the hyperspectral image to produce the guidance image, then, the edge preserving filter which is guided by the guidance image is adopted and applied in the spectral domain of the hyperspectral data to get the feature. For the feature is produced by filtering in the spectral domain, the spectral curves of the feature are more continues, which avoids the spectral discontinuity problems result from the traditional two-dimensional spatial filter. The guidance image is obtained by filtering the original image in the spatial domain, so, the spatial and the spectral information are integrated together in the following spectral edge preserving filtering process. We carefully adjusted the parameters of the filter and applied it to different real hyperspectral remote sensing images, with the support vector machine, multinomial logistic regression, and random forest serving as the classifier, by comparing with other feature extraction methods presented in recent literature, the results indicate that the proposed methodology always has a great performance in different kinds of cases.  相似文献   

16.
由于高光谱图像包含了丰富的光谱、空间和辐射信息,且具有光谱接近连续、图谱合一的特性,可用于地质勘探、精细农业、生态环境、城市遥感以及军事目标检测等领域的目标精准分类与识别。对高光谱图像进行空谱特征提取是遥感领域的研究热点和前沿课题之一。传统空谱特征提取方法对高光谱图像分类的计算量和样本需求小、理论可解释性好、抗噪声能力强,但应用于分类的精度受限于特征来源;基于深度学习的高光谱图像空谱特征提取方法虽然计算量和样本需求大,但是由于深层空谱特征的表达能力更好,可以大幅度提高分类器的性能。为了便于对高光谱图像空谱特征提取领域进行更深入有效的探索,本文系统综述了相关研究进展。首先,概述了空间纹理与形态学特征提取、空间邻域信息获取及空间信息后处理等传统高光谱空谱特征提取方法的原理,对大量的已有工作进行了梳理、分析与总结。然后,从深度空谱特征提取角度出发,介绍了当前流行的卷积神经网络、图卷积神经网络及跨场景多源数据模型的结构特点及研究进展,分析、评价了基于深度学习的网络模型对高光谱图像空谱特征提取的优势及问题所在。最后,对该研究领域的未来相关发展提出建议并进行了展望。  相似文献   

17.
高光谱遥感数据挖掘若干基本问题的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
面向高光谱遥感信息的特点,分析了高光谱遥感数据挖掘的形成和作用,在构建其框架体系与处理流程的基础上。探讨了可以发现的知识类型和典型的挖掘模式,并分析了一些主要挖掘算法和关键技术。最后对高光谱遥感数据挖掘潜在的应用方向进行了探讨。  相似文献   

18.
The quality evaluation of remote sensing data is a bridge for development of sensor and data application.In this paper,we focused on the hyperspectral data acquired by China's self\|developed SPARK satellite launched in December 2016,and evaluated the radiation quality of SPARK 1A data using four objective indicators,namely radiation accuracy,signal\|to\|noise ratio(SNR),information entropy and sharpness.According to the results of each indicator,variance and information entropy show that the main information of SPARK data is concentrated in 81~152 band(542~985 nm),and the average entropy,signal\|to\|noise ratio and definition of this bands are higher than those of other bands,which are 6.28,47.63 dB and 179.5 respectively.The data quality of this spectral data is better than that of other bands,which is beneficial to the spectral identification and spatial feature extraction of different objects.The average SNR of 1~80 band(411~539 nm) was 38.23 dB,and the entropy was 5.28.Image enhancement can be used before processing for the low gray level and smaller gray range of the image in this bands.Because the 153~160 band(1 000~1 105 nm) was uncalibrated,its average SNR is less than 15 dB,and it has the lowest clarity,the spectrum and spatial information are seriously damaged,it is recommended to remove this bands.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号