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为了提高MODIS_L1B含有条带噪声的波段5和波段27的影像质量,基于MODIS的扫描特性提出了一种通过扫描带行均最大值判断条带噪声行的方法。去除影像的噪声行时,在波段5的单行邻域插值法基础上,针对波段27提出了一种相邻多行插值方法。最后,通过对比原始数据和去条带噪声后数据的差值图、行均值图和数值分析来证实条带噪声处理效果。结果表明:该方法可以精确判断这两个波段影像的所有条带噪声行,且对条带噪声去除效果较好,去除条带过程简单且适用于复杂场景的光谱图像。 相似文献
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条带噪声是影响MODIS 影像质量和反演精度的一个重要因子。针对MODIS 第五波段影像条带特征, 系统地分析了其形成的原因, 比较了几种常用条带噪声去除方法并讨论了其具体应用的局限性。应用常用的傅立叶变换法进行了MODIS 条带去除试验, 并根据MODIS 影像数据的自相关性提出了自相关插值法去除MOD IS 影像条带噪声的方法。两种方法在MODIS 条带噪声去除实验结果的均值和标准偏差的比较表明自相关插值法在去除MODIS 影像条带噪声方面要明显优于傅立叶变换法。 相似文献
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王海军 《计算机测量与控制》2017,25(5):212-214
作为遥感研究的关键技术,遥感影像分类一直是遥感研究热点;针对目前采用BP神经网络模型进行遥感影像分类时存在的对初始权阈值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,为了提高BP模型遥感影像分类精度,将自适应遗传算法引入到BP网络模型参数选择中;首先运用自适应遗传算法对BP模型权阈值参数进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于自适应遗传算法的BP网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中;仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(11)
如何快速处理大区域覆盖的高分辨率全条带遥感影像是遥感应用急需解决的问题。提出分布式环境下全条带遥感影像并行处理模型。该模型采用了数据并行和流水线并行两级并行方法。首先综合考虑遥感数据及其处理算法的特殊性和分布式环境的异构性,提出一种新的数据分配策略,然后在计算节点引入流水线并行技术。实验结果显示,该模型不仅可以灵活进行复杂的数据处理,还能有效提高数据处理效率。在7个计算节点的环境下,相较于传统的串行处理方法,可获得24.32的加速比。 相似文献
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为了提高相对高度测量的精确性,研究并实现了一种基于气压传感器阵列式测量和遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络数据融合处理的高精度气压式相对高度计,给出了相应的硬件结构和软件设计。结合实验测量的数据和相关文献的数据,从准确性、稳定性和通用性的角度对GA-BP神经网络、传统BP神经网络以及标准计算公式在气压式相对高度计中应用的性能进行了对比分析。研究结果表明,本文提出的基于GA-BP神经网络的相对高度计具有更高的测量精度、更高的稳定性和更好的推广能力,能够满足日常相对高度的实时测量需求。 相似文献
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高光谱遥感图像作为一种新型的遥感图像,鉴于传统的遥感图像识别方法对这种图像的识别精度较低,该文采用BP神经网络方法对高光谱遥感图像进行识别和分类,并使用赤铁矿等六种矿石的光谱图像对神经网络进行洲练,得到很好的效果。 相似文献
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高光谱遥感图像作为一种新型的遥感图像,鉴于传统的遥感图像识别方法对这种图像的识别精度较低,该文采用BP神经网络方法对高光谱遥感图像进行识别和分类,并使用赤铁矿等六种矿石的光谱图像对神经网络进行训练,得到很好的效果。 相似文献
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YU Xiao-jing 《数字社区&智能家居》2008,(26)
噪声处理是图像处理中较为重要的环节,中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术,在图像处理中,它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用并给出了程序示例。 相似文献