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青藏高原地表反射率在自然资源监测、生态环境保护和地球科学研究等方面有着重要应用。MOD09A1反射率数据由于云等因素的影响产生了大量异常像元,使得数据存在信息损失不完整的问题。考虑到邻近时序遥感影像具有高相关性,同类地物光谱具备高相似性,本文针对青藏高原地区提出了一种基于残缺多时相数据与地表覆盖分类信息的地表反射率深度学习重建方法。首先,以多时相MOD09A1反射率数据和MCD12Q1地表覆盖分类数据为基础,通过异常像元去除、有效图层提取、投影转换与拼接,得到目标区域基础反射率图像及辅助数据;其次,根据残差网络基本原理,构建了基于多时相数据与地表覆盖分类信息融合的深度学习网络模型;然后,利用MOD09A1数据完整区域裁剪的云掩膜样本、基于地表覆盖分类和K-means聚类算法生成的增广样本对模型进行训练;最后,将训练好的模型用于缺失数据区域地表反射率重建。通过两组对比试验表明,本文方法降低了对多时相辅助影像数据量和完整性的要求,在多时相数据残缺情况下,结合地表覆盖分类信息可实现对青藏高原大范围地表反射率的修复与重建。 相似文献
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针对传统伪装图案设计方法单一、受主观因素影响较大、伪装效果不够理想等问题,提出了一种仿生伪装图案遗传进化设计方法,根据人眼目视成像侦察和光电成像侦察基本原理构建了目标侦察综合特征参数模型。借鉴生物遗传进化思想,以斑马图案为基础开展伪装图案优选复制、交叉繁殖和变异繁殖等仿生进化处理方法研究,得到能适应成像基本模型的仿生伪装图案,改进了传统伪装图案设计方法。通过多种伪装图案的对比实验表明,本文方法有效地降低了目标的检测识别特征,具有较好的伪装隐蔽效果,综合特征参数较初始时降低23%以上,优于其他多种典型伪装方法。该本文方法实现了侦察模型、生物遗传进化思想和伪装原理相关知识交叉融会应用,为迷彩伪装图案的科学化和精细化设计提供了一种新方法。 相似文献
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提出了一种基于非线性核空间映射人工免疫网络的高光谱遥感图像分类算法.根据生物免疫网络基本原理构建了人工免疫网络模型,利用非线性核函数将高光谱训练样本映射到高维空间,完善了人工免疫网络中目标样本核空间相似性分选方法,降低了人工免疫网络识别样本所需的抗体数量,提升了算法的分类精度和运算效率.为了验证算法的有效性,利用两组高光谱遥感数据将多种高光谱分类方法进行了对比实验.实验表明该算法分类精度和算法运算时间上都有较大改善,是一种分类精度更高、运算速度更快的改进型基于人工免疫网络的高光谱遥感图像分类新方法. 相似文献
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针对目标的探测、识别以及目标红外特征的模拟,本丈提出采用人工红外光源照射目标的方法,该方法以人工红外光源照射目标的物理模型为基础,综合考虑自然环境与人工红外光源对目标的影响,建立起目标表面温度的计算模型和目标红外辐射的计算模型.在分析以碳硅棒为红外光源的光谱特性基础上,对合肥某建筑物表面照射时目标在3~5岬和8~14 μm波段的红外辐射进行了仿真计算与分析.结果表明:采用不同功率的光源照射时,目标的红外辐射将发生改变,相同条件下8~14 μm波段的功率利用率大于3~5 μm波段的功率利用率. 相似文献
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