排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
高光谱遥感影像中隐含了不同地物的光谱特征,高光谱地物分类成为了遥感领域的一个研究热点。高光谱数据存在维度灾难以及训练样本标签过少等问题,进而影响了其分类精度。针对此问题,文章提出一种空-谱特征融合的增强图注意力网络高光谱影像分类方法,即从高光谱数据中获得初始的空-谱特征作为图的节点属性,并以节点的相邻关系构建图结构;将空-谱特征初步融合的高光谱图数据作为输入,并通过增强图注意力来提取节点的空-谱特征;以深度融合的空-谱特征来实现精准的高光谱地物分类。经在龙口和汉川数据集上的实验测试结果表明：这一方法能够有效提取深度融合的空-谱特征,总体分类精度分别达到99.62%和95.45%,实现了高光谱地物的精准分类。 相似文献
2.
基于传统的半全局匹配(SGM)进行无人机倾斜影像三维重建时,匹配效率较低且容易产生误匹配,而逐层优化SGM是提高倾斜影像三维重建精度和效率的有效方法.文章在无人机倾斜影像三维重建过程中采用逐层优化SGM,利用低分辨率金字塔的匹配结果限制高分辨率金字塔的视差搜索范围,对SGM的动态规划路径进行像素约束,并对倾斜影像像对及... 相似文献
1