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高光谱影像加权波段指数波段选择算法

黑龙江科技信息 2010年第4期 71-71页

作者：马莉范文涛河南大学计算机与信息工程学院河南开封475000

高光谱图像间存在的大量冗余信息,可以通过波段指数方法有效地去除冗余信息从而减少计算量。针对该指数中的组内波段与所在组内其他波段相关系数忽视了空间信息,提出了加权的波段指数方法。首先求取各波段的相关系数,并据此划分子空间... 详细信息

高光谱图像间存在的大量冗余信息,可以通过波段指数方法有效地去除冗余信息从而减少计算量。针对该指数中的组内波段与所在组内其他波段相关系数忽视了空间信息,提出了加权的波段指数方法。首先求取各波段的相关系数,并据此划分子空间。然后,根据熵值进一步删除冗余波段。最后求取波段指数,得到需要选择的波段号码。通过实验证明了方法的有效性。

关键词：高光谱影像波段指数实验

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基于LCTF成像选取萝卜叶片的特征波段

光学技术 2013年第4期39卷 381-384页

作者：曹鹏飞李宏宁温元斌罗艳琳秦锋许海滨刘屹超冯洁云南师范大学物理与电子信息学院云南昆明650500

从大量的成像光谱数据中选择出有效的特征波段,用于对园艺作物的特征进行快速识别和分类。基于LCTF(liquid crystal tunable filter)成像的优点在于能够连续改变光谱透过中心波长。首先实验选取园艺作物———萝卜叶片为研究对象,获取... 详细信息

从大量的成像光谱数据中选择出有效的特征波段,用于对园艺作物的特征进行快速识别和分类。基于LCTF(liquid crystal tunable filter)成像的优点在于能够连续改变光谱透过中心波长。首先实验选取园艺作物———萝卜叶片为研究对象,获取萝卜叶片表面每隔5nm各波段图像的灰度信息;然后求出各波段的灰度值标准差和相关系数;最后通过波段指数排序选取萝卜叶片的有效特征波段。实验结果表明,在530nm、550nm、535nm、555nm和715nm波段具有较理想的波段指数值,这些波段离散度大,信息量丰富且波段间相关系数小,因此这些波段是识别萝卜叶片的有效特征波段。

关键词：光谱学 LCTF CCD 萝卜叶片特征波段波段指数

成像光谱数据特征选择及小麦品种识别实验研究

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遥感学报 2006年第2期10卷 249-255页

作者：王长耀刘正军颜春燕中国科学院遥感应用研究所遥感信息国家重点实验室北京100101 中国测绘科学研究院北京100039 中国地质大学北京100083

针对河北栾城获得的MAIS成像光谱仪数据用于小麦品种识别进行了特征选择和分类研究。利用遗传算法以JM距离为准则并结合实验区小麦的生物物理特性,进行了最佳波段选择;利用Fuzzy—Artm ap分类器及选出的最佳波段对成像光谱数据进行了分... 详细信息

针对河北栾城获得的MAIS成像光谱仪数据用于小麦品种识别进行了特征选择和分类研究。利用遗传算法以JM距离为准则并结合实验区小麦的生物物理特性,进行了最佳波段选择;利用Fuzzy—Artm ap分类器及选出的最佳波段对成像光谱数据进行了分类,区分出了4种小麦品种,小麦的总体分类精度超过97%。

关键词：成像光谱仪波段指数品种识别

荒漠化地区土地覆被光谱特征与遥感信息提取方法研究

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西北农林科技大学学报（自然科学版） 2007年第9期35卷 205-209页

作者：刘文娟常庆瑞贾科利刘京刘梦云西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100

为了提高地物识别的正确性,探讨荒漠化土地类型自动分类的有效途径,克服异物同谱和同物异谱现象。以陕西省榆林市榆阳区为例,利用Landsat 5卫星的TM数据,探讨了荒漠化土地覆盖信息的提取方法。在对不同土地覆被类型光谱特征进行系统分... 详细信息

为了提高地物识别的正确性,探讨荒漠化土地类型自动分类的有效途径,克服异物同谱和同物异谱现象。以陕西省榆林市榆阳区为例,利用Landsat 5卫星的TM数据,探讨了荒漠化土地覆盖信息的提取方法。在对不同土地覆被类型光谱特征进行系统分析的基础上,根据归一化指数(NDVI)和差值指数(TM5-TM4)及TM3、TM5、TM7波段的光谱值,提出了分层信息提取方案,利用该方案分步提取地表覆被信息。结果表明,此方法简单、实用,是地物遥感信息提取的有效途径。

关键词： TM数据分层信息提取光谱曲线波段指数荒漠化

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利于目标识别的高光谱影像波段选择方法

计算机科学 2013年第10期40卷 305-308页

作者：张海涛孟祥羽陈虹宇张晔辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105 哈尔滨工业大学哈尔滨150000

遥感图像数据量大、波段数目多、信息冗余多等特点给图像的进一步解译带来了困难。为了解决这个问题,在使用相邻波段间的互信息量与全部波段间的相关系数矩阵相结合的方法对波段进行分组的基础上,运用波段指数和光谱角制图算法,提出了... 详细信息

遥感图像数据量大、波段数目多、信息冗余多等特点给图像的进一步解译带来了困难。为了解决这个问题,在使用相邻波段间的互信息量与全部波段间的相关系数矩阵相结合的方法对波段进行分组的基础上,运用波段指数和光谱角制图算法,提出了针对某个感兴趣目标的波段选择方法。首先对校正后的全部有效波段进行分组(划分子空间),然后提取出各个子空间中指数最大的波段,最后依据地物光谱可分性选取最佳的波段组合。通过试验及与常见的波段选择方法进行比较的结果显示,所提方法目标提取效果明显。

关键词：高光谱影像互信息量相关系数波段指数光谱角制图

基于自适应子空间分解的自适应超谱图像波段选择方法

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仪器仪表学报 2006年第Z3期27卷 2101-2102页

作者：董延华王慕坤白文秀哈尔滨理工大学哈尔滨150040 吉林师范大学四平136000

针对超谱图像数据波段选择问题,最大限度地保留图像数据中的分类诊断特征,提高分类识别的精度,本文提出了一种基于自适应子空间分解的自适应波段选择的新方法。通过仿真实验,证明了这种方法对超谱图像数据分类的有效性。

关键词：自适应子空间分解自适应波段选择波段指数

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中巴资源一号02星土地覆被多阶段信息提取

遥感信息 2006年第1期28卷 34-37,I0001-I0002页

作者：李敏帅艳民刘素红李江涛朱启疆北京师范大学地理与遥感科学学院遥感中心北京100875

依托云南三江并流综合开发项目,利用2003年11月中巴地球资源一号卫星02星下传的第一批CCD数据,探讨其在该流域土地覆盖信息的提取方法,并针对资源一号02星CCD多波段数据,提出了多阶段信息提取策略,分步提取地表覆被信息,通过单波段阀值... 详细信息

依托云南三江并流综合开发项目,利用2003年11月中巴地球资源一号卫星02星下传的第一批CCD数据,探讨其在该流域土地覆盖信息的提取方法,并针对资源一号02星CCD多波段数据,提出了多阶段信息提取策略,分步提取地表覆被信息,通过单波段阀值、谱型特征提取构造波段运算指数,分层提取地表信息。同时以大理地区的遥感图像为试验区进行了多阶段信息提取,结果表明,多阶段信息提取方法的总体精度不低于其他常规的分类方法,而且局部细节的区分明显高于K-means和ISODATA分类方法。因此通过有针对性地对中巴资源卫星数据信息提取方法的研究,可以更有效地发挥中巴一号02星数据在土地覆被和土地利用等领域的应用,并为我国自主卫星数据的深入应用贡献绵薄之力。

关键词：中巴资源一号卫星02星多阶段信息提取波段指数土地利用和土地覆盖

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高光谱遥感图像波段选择方法研究

高光谱遥感图像波段选择方法研究

作者：龚文娟长安大学

学位级别：硕士

高光谱遥感图像具有光谱分辨率高、波段数目多及波段宽度窄等特点,导致其数据维数和数据量较高,造成了大量的信息冗余,且某些波段中含有大量的噪声,对数据处理的精度和效率产生了一定程度的影响。而波段选择可以在保留原始波段物理意义... 详细信息

高光谱遥感图像具有光谱分辨率高、波段数目多及波段宽度窄等特点,导致其数据维数和数据量较高,造成了大量的信息冗余,且某些波段中含有大量的噪声,对数据处理的精度和效率产生了一定程度的影响。而波段选择可以在保留原始波段物理意义的同时降低数据的维数、减少数据量,因而常被用来进行高光谱图像的预处理。因此,针对高光谱遥感图像的特点和存在的问题,本文提出了两种新的高光谱图像的波段选择算法。一种是基于线性表示的高光谱图像波段选择算法。首先,针对每一个波段,建立该波段与其余波段之间的线性表示关系;其次,依据复相关系数的大小确定相关程度最高的波段,并将其视为冗余波段进行剔除;最后,对剩余的波段重复上述过程,从而获得最小波段集。此外,对该算法进一步优化,使优化后的算法更加节省时间,计算效率大大提高。另一种是基于波段指数的高光谱图像波段选择算法。首先,用小波变换对高光谱图像数据进行去噪处理;其次,根据联合偏度与峰度指数对波段进行分组;最后,依据波段指数的大小确定相对较小指数的波段,并将其视为冗余波段进行剔除,从而得到最小波段集。该算法充分发挥小波变换、联合偏度与峰度指数及波段指数三者的优点,将三者结合起来进行波段选择,从而获得较优的波段子集。为了验证本文所提算法是否可行,文中分别设计了两组实验进行验证。实验结果表明,文中所提算法在波段选择过程中具有可行性与有效性,降低了所选波段之间的相关性与冗余性,为高光谱图像的降维工作提供了理论支持。

关键词：高光谱图像波段选择线性表示复相关系数联合偏度与峰度指数波段指数

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基于FSVM的高光谱遥感影像分类算法研究

基于FSVM的高光谱遥感影像分类算法研究

作者：马莉河南大学

学位级别：硕士

遥感技术是现代化高科技之一,它极大地拓展了人们的观测视野,丰富了对地观测信息的来源。近年来随着遥感技术的不断发展,尤其是高光谱遥感的出现,给遥感界带来了一场重大的革命,极大地扩展了遥感的应用领域。因此对高光谱遥感技术的研... 详细信息

遥感技术是现代化高科技之一,它极大地拓展了人们的观测视野,丰富了对地观测信息的来源。近年来随着遥感技术的不断发展,尤其是高光谱遥感的出现,给遥感界带来了一场重大的革命,极大地扩展了遥感的应用领域。因此对高光谱遥感技术的研究有着广泛的理论意义和应用价值,一直是遥感领域的研究热点和焦点。高光谱遥感数据的分类是遥感数据分析和信息提取的重要方法。针对支持向量机适用高维特征、小样本的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法,但由于其易受噪声影响致使分类精度不高的情况、目前常用遥感数据分类中只利用光谱特征的情况和采用支持向量机进行分类中不同特征向量具有相同权重的情况,本文提出了一种基于模糊支持向量机的多特征高光谱遥感图像分类算法,以期获得较好的分类精度。基于模糊支持向量机的分类算法选用光谱特征和纹理特征作为样本的特征向量。对于这两种不同的特征,根据在分类中的重要程度不同采用不同的权重对不同的特征进行归一化处理。权重的选择是根据类内不同特征的各向异性来度量的,即用各个特征在样本与类别中心距离的投影和样本与类别中心距离的比值来确定。在进行样本训练时,首先以每个像素为中心,选取9*9的矩阵子图,求取该子图的纹理特征作为该样本的纹理特征,利用波段指数方法求取图像的光谱特征,然后求取每类样本的聚类中心。对每个聚类中心求取他们与该类其他样本之间的光谱和纹理特征的权重平均值作为该类的多特征权重。在分类时,先对每一个测试样本进行特征加权,即对每个测试样本在进行完归一化处理后,再乘以对应于该类的权值作为特征向量,再进行分类。分类算法采用模糊集与支持向量机相结合的方法,即将模糊隶属度作为松弛变量的系数,用惩罚因子与模糊隶属度的乘积来度量重要性不同的错分误差程度,其中对模糊隶属度的确定采用测试样本动态添加至各个类别,通过计算添加样本前后方差变化的大小来度量。针对于多类分类问题,采用一对一的分类方法设计分类器。本文经过AVIRIS高光谱遥感图像作为实验数据得出分类后的混淆矩阵和Kappa系数,经过分析看出基于模糊支持向量机的多特征高光谱遥感图像分类算法取得了比较好的效果,相对于标准的支持向量机分类算法,其分类的列精度、行精度及总体精度提高了3%～10%。

关键词：遥感高光谱波段指数纹理模糊支持向量机