高光谱遥感影像降维方法研究
【摘要】：降维操作是高光谱遥感信息处理的重要环节,根据操作域和算法原理,提出降维方法包括全局选择、全局提取、分组选择、分组提取四种处理策略,在对算法准则和分组方法两个关键问题进行分析的基础上,提出了算法构造的一般方法,最后结合数据结构与操作准则设计了基于栈的特征选择算法。
|
|
|
|
| 1 |
谭琨;杜培军;王小美;;特征维数对支持向量机分类器性能影响的研究——以高光谱遥感影像为例[J];测绘科学;2011年01期 |
| 2 |
董士伟;周子勇;文百红;;基于EMD与神经网络的油膜高光谱数据特征提取[J];遥感技术与应用;2010年02期 |
| 3 |
邹强;冯静;王宇;;基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取[J];信息化纵横;2009年15期 |
| 4 |
刘小刚;赵慧洁;李娜;;基于多重分形谱的高光谱数据特征提取[J];光学学报;2009年03期 |
| 5 |
唐琨;周清;刘静;;土壤有机质含量高光谱遥感中的数据挖掘[J];中国集体经济;2009年10期 |
| 6 |
张良;邵琳;;图像融合在高光谱遥感数据处理中的应用[J];计算机与数字工程;2010年02期 |
| 7 |
孙琦;郑小贤;刘东兰;;高光谱遥感获取伐区调查数据的应用综述[J];林业资源管理;2006年05期 |
| 8 |
张连蓬;柳钦火;刘国林;江涛;;多方向投影寻踪与高光谱遥感图像特征提取[J];煤炭学报;2007年02期 |
| 9 |
于宁锋;杨化超;;一种用于高光谱遥感影像分类的改进多类支持向量机[J];遥感信息;2007年05期 |
| 10 |
夏学齐,田庆久,杜凤兰;高光谱遥感图像的单形体分析方法[J];中国图象图形学报;2004年12期 |
| 11 |
胡兴堂,张兵,李俊生,郑兰芬,童庆禧;面向应用的海量高光谱影像处理与分析系统集成与实践[J];遥感学报;2005年05期 |
| 12 |
许卫东;尹球;匡定波;;小波变换在高光谱决策树分类中的应用研究[J];遥感学报;2006年02期 |
| 13 |
谭琨;杜培军;;基于支持向量机的高光谱遥感图像分类[J];红外与毫米波学报;2008年02期 |
| 14 |
寻丽娜;方勇华;;独立分量分析在高光谱图像舰船检测中的应用[J];计算机仿真;2008年09期 |
| 15 |
温兴平;胡光道;杨晓峰;;基于光谱特征拟合的高光谱遥感影像植被覆盖度提取[J];地理与地理信息科学;2008年01期 |
| 16 |
杨可明;李慧;郭达志;;基于最佳小波包基的高光谱影像特征制图[J];测绘学报;2008年01期 |
| 17 |
施英妮;张亭禄;魏雅利;李肖霞;石立坚;;光谱微分技术在高光谱遥感浅海海底底质中的应用初探[J];遥感信息;2010年03期 |
| 18 |
谭克龙;杨林;周日平;万余庆;曹玮;;西安神禾塬地区高光谱遥感考古研究[J];应用基础与工程科学学报;2009年05期 |
| 19 |
张卡,盛业华,张书毕;遥感新技术的若干进展及其应用[J];遥感信息;2004年02期 |
| 20 |
杜培军,方涛,唐宏,陈雍业;高光谱遥感信息中的特征提取与应用研究(英文)[J];光子学报;2005年02期 |
|
手机打开
快捷付款方式
订购知网充值卡
订购热线
帮助中心