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基于级联与组合属性形态学滤波的模糊边界目标识别 被引量:2
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作者 蒋先刚 张盼盼 +1 位作者 盛梅波 胡玉林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期220-225,共6页
应用属性形态学的属性准则级联与组合处理方法对模糊边界目标图像进行滤波,研究面积、面积亮度对比、形状、拓扑高度和后代数等属性形态学滤波原理及滤波适应性。通过最大树节点属性计数方式对模糊边界细胞进行精确统计,利用基于连通域... 应用属性形态学的属性准则级联与组合处理方法对模糊边界目标图像进行滤波,研究面积、面积亮度对比、形状、拓扑高度和后代数等属性形态学滤波原理及滤波适应性。通过最大树节点属性计数方式对模糊边界细胞进行精确统计,利用基于连通域灰度层次的拓扑分布节点属性描述和修剪方法,实现模糊边界分割和粘连目标识别,并采用柔性结构元素对复杂边界图像进行规约性滤波。实验结果表明,与现有目标识别方法相比,该方法能有效排除模糊目标图像中非感兴趣区域的背景干扰,提高对各类细胞的识别精度。 展开更多
关键词 属性形态学滤波 面积亮度对比滤波 矢量属性 面积属性 细胞图像
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基于属性形态学剖面多特征超高分辨率遥感影像分类研究 被引量:3
2
作者 陈志会 卞振奇 赵秀英 《测绘与空间地理信息》 2019年第9期115-116,119,共3页
针对近年来出现的超高分辨率遥感卫星数据,本文提出了一种基于形态学属性剖面多特征分类方法。首先针对超高分辨率多光谱影像提取属性形态学剖面,提取相应的细节信息;然后结合多光谱影像的光谱信息,训练分类器。其次,对Worldview2城镇... 针对近年来出现的超高分辨率遥感卫星数据,本文提出了一种基于形态学属性剖面多特征分类方法。首先针对超高分辨率多光谱影像提取属性形态学剖面,提取相应的细节信息;然后结合多光谱影像的光谱信息,训练分类器。其次,对Worldview2城镇区域影像进行了分类,可以看出,应用形态学属性剖面多特征分类的算法可以有效地将地物进行区分,目视结果和定量结果都达到了较高精度。 展开更多
关键词 属性形态学 超高分辨率影像 多特征分类 多光谱
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基于形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法 被引量:9
3
作者 史忠奎 李培军 +1 位作者 罗伦 阳柯 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期105-114,共10页
提出一种利用形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法。用该方法计算路域范围内两时相高分辨率遥感影像的形态学属性剖面,将得到的形态学属性剖面与光谱特征叠加,采用改进的单类随机森林分类方法直接提取新增建... 提出一种利用形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法。用该方法计算路域范围内两时相高分辨率遥感影像的形态学属性剖面,将得到的形态学属性剖面与光谱特征叠加,采用改进的单类随机森林分类方法直接提取新增建筑物。以北京市稻香湖地区两时相高分辨率影像作为实验数据,对比分析该方法与经典两时相直接分类及分类后比较方法的新增建筑物提取精度。结果表明,综合利用形态学属性剖面和光谱特征提取得到的新增建筑物提取精度比仅使用光谱特征的提取精度显著提高,其中Kappa系数提高15.11%。此外,该方法提取结果的Kappa系数比两时相直接分类方法提高1.78%,比分类后比较方法提高25.15%,验证了所提方法的有效性。所采用的单类随机森林方法能够有效地处理高维数据,并可以度量不同特征对分类结果的重要性。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 道路路域 建筑物变化检测 形态学属性剖面 单类随机森林
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结合形态学属性断面与支持向量机的合成孔径雷达图像变化检测 被引量:8
4
作者 张雄美 易昭湘 +1 位作者 田淞 宋建社 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2832-2839,共8页
针对传统合成孔径雷达(SAR)图像变化检测方法存在误差大、检测率低等问题,提出了一种基于形态学属性断面(MAP)的SAR图像变化检测方法。该方法利用MAP算法提取差异图像的几何结构特征,构造深入描述图像结构化信息的特征向量空间;在利用... 针对传统合成孔径雷达(SAR)图像变化检测方法存在误差大、检测率低等问题,提出了一种基于形态学属性断面(MAP)的SAR图像变化检测方法。该方法利用MAP算法提取差异图像的几何结构特征,构造深入描述图像结构化信息的特征向量空间;在利用阈值法对图像进行分割的基础上,引入偏移因子,实现训练样本的自动选取;最后,用支持向量机(SVM)在多维特征空间中对图像进行变化类与非变化类的分类。实验结果显示:本文算法的检测结果优于基于高斯模型的KI阈值法(GM_KI)、基于广义高斯模型的KI阈值法(GGM_KI)和大津法(Otsu)等3种阈值法的检测结果,Kappa系数保持在0.87以上;当峰值信噪比(PSNR)介于[29,44]dB时,抗噪性能指标保持在0.97以上。这些结果证明了文中方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像 图像变化检测 形态学属性断面 阈值法 支持向量机
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结合NASFs滤波策略与形态学属性剖面的SAR影像建筑物检测
5
作者 胡世明 余洁 +2 位作者 谢东海 王彦兵 余莎莎 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期27-33,共7页
针对在高分辨率SAR影像建筑物检测过程中,经典形态学交替滤波算法对影像平滑和抑噪时,存在随着结构元素尺寸增加细节信息丢失以及检测结果出现粘连和粗化的问题,该文提出一种结合NASFs滤波策略与形态学属性剖面的高分辨率SAR影像建筑物... 针对在高分辨率SAR影像建筑物检测过程中,经典形态学交替滤波算法对影像平滑和抑噪时,存在随着结构元素尺寸增加细节信息丢失以及检测结果出现粘连和粗化的问题,该文提出一种结合NASFs滤波策略与形态学属性剖面的高分辨率SAR影像建筑物检测方法。首先采用变异系数从SAR影像分割出非同质区(建筑区),利用NASFs滤波策略对非同质区进行背景噪声滤除;然后对非同质区影像计算连通分量结构,构建描述建筑物特征的形态学属性剖面和形态学差分属性剖面,对差分剖面进行形态学重建以提取建筑物几何结构;最后通过属性阈值分割得到检测结果。利用北京市TerraSAR-X数据进行试验,结果表明:该方法在平滑和抑制噪声的同时,能较好地保留影像结构细节信息,改善了检测结果出现粘连和粗化的问题,具有较高准确率(T=94.54%)和较低虚警率(FA=4.46%)。 展开更多
关键词 建筑物检测 合成孔径雷达 NASFs滤波 形态学属性剖面
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叠层石形成的光合作用信号:来自于锥状叠层石形态学研究的精妙启示 被引量:5
6
作者 梅冥相 高金汉 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1328-1337,共10页
在生命历史长河的所有生物化学创造中,光合作用无疑是最伟大的创造之一;因为在光合作用过程中,作为废料的氧气生产作用,确实明显改变了地球海洋、大陆和大气圈的构成。但是,光合作用起源与进化的确切证据,包括光合作用的基本生物学过程... 在生命历史长河的所有生物化学创造中,光合作用无疑是最伟大的创造之一;因为在光合作用过程中,作为废料的氧气生产作用,确实明显改变了地球海洋、大陆和大气圈的构成。但是,光合作用起源与进化的确切证据,包括光合作用的基本生物学过程,如地球早期光合作用生物的属性、光合作用生物如何获取光合作用装置等,可能已经消失在时间的长河之中;因此,光合作用起源与进化就成为一个引人入胜的重大科学命题。叠层石可能是地球上最为古老的宏观化石,其形态学特征究竟记录了什么样的微生物过程,还存在很多争论。在这个方面的研究中,科学家们获取了两个最为引人注目的创新性认识:(1)锥状叠层石与一些现代微生物席之间的定性化的相似性,表明了古代锥状叠层石的光合作用成因;(2)早在35亿年的水生环境之中,锥状叠层石被认为是在光合作用微生物存在的坚实标志,而且现代锥状聚合体尖端氧气的蓝细菌生产作用较为充分地表明,蓝细菌不但建造了锥状叠层石,而且光合作用产生的氧气气泡可能包含着生氧光合作用进化的时间进程。因此,锥状叠层石的形态学属性及其所蕴含的光合作用信号的研究以及其所取得的创新性认识,不但代表了叠层石研究的一个重要进展,而且成为从沉积学特征去阐释生物学过程的一个典型范例;进行这方面的研究,对深入了解叠层石的沉积学特征和生物学属性具有重要的科学意义。 展开更多
关键词 光合作用信号 形态学属性 锥状叠层石 研究进展
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基于面积稳定性与形状属性的杆状区域分割
7
作者 蒋先刚 何晓岭 范自柱 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1261-1265,共5页
针对不同光学环境下模糊图像和复杂形状交叠图像中目标区域的分割问题,研究了基于属性形态学分析的杆状区域的滤波和提取方法。应用连通域的面积稳定性和形状属性特征对模糊边界的杆状目标进行滤波,连通域变换中的面积稳定性有效控制粘... 针对不同光学环境下模糊图像和复杂形状交叠图像中目标区域的分割问题,研究了基于属性形态学分析的杆状区域的滤波和提取方法。应用连通域的面积稳定性和形状属性特征对模糊边界的杆状目标进行滤波,连通域变换中的面积稳定性有效控制粘连细胞等大区域的形成,而形状属性以个体模板目标有效规约连通域的生长和修剪。实验表明:组合属性形态学方法有效地排除了非杆状物等背景干扰,有效分割出的目标像素达90%左右,识别出的目标区域达96%。该方法有效提高了用连通域表示的特定形状区域的分割精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 属性形态学滤波 面积稳定性 细长度属性 区域分割
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基于形态学属性剖面的高光谱影像集成分类 被引量:9
8
作者 鲍蕊 夏俊士 +2 位作者 薛朝辉 杜培军 车美琴 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期731-738,共8页
传统高光谱遥感影像逐像素分类方法未考虑像元之间的空间关联性且泛化性能较低。形态学属性剖面是表征影像空间结构的有效方法,同时集成学习可显著提升分类算法的泛化能力。为了在高光谱影像分类中充分利用影像的空间信息并提高分类的... 传统高光谱遥感影像逐像素分类方法未考虑像元之间的空间关联性且泛化性能较低。形态学属性剖面是表征影像空间结构的有效方法,同时集成学习可显著提升分类算法的泛化能力。为了在高光谱影像分类中充分利用影像的空间信息并提高分类的稳定性,提出一种基于形态学属性剖面高光谱遥感影像集成学习分类方法。首先,用主成分分析和最小噪声变换进行特征提取,并借助形态学属性剖面获取影像的多重空间特征;然后用极限学习和支持向量机的方法进行分类;最后将多个分类结果以多数投票的方式集成。区别于已有集成学习方法,综合考虑了不同特征提取和不同分类方法的联合集成,并将形态学属性剖面引入其中以充分利用影像的空间信息。采用AVIRIS和ROSIS两组高光谱数据检验该方法的分类性能,实验结果表明该方法可获得高精度和高稳定性的分类结果,总体精度分别达到83.41%和95.14%。 展开更多
关键词 形态学属性剖面 集成学习 支持向量机 极限学习 高光谱影像分类
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基于形态学序列和多源先验信息的城市建筑物高分遥感提取 被引量:4
9
作者 李治 隋正伟 +2 位作者 傅俏燕 郑琎琎 卜桐 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期998-1008,共11页
城市建筑物自动提取是高分辨率遥感影像理解的重要研究方向,其对于城市基础地理信息更新和城市生态保护均具有重要的应用价值和实际意义。然而由于城市场景的复杂性和建筑物形态的多样性降低了空间特征的综合表达能力,成为了制约城市建... 城市建筑物自动提取是高分辨率遥感影像理解的重要研究方向,其对于城市基础地理信息更新和城市生态保护均具有重要的应用价值和实际意义。然而由于城市场景的复杂性和建筑物形态的多样性降低了空间特征的综合表达能力,成为了制约城市建筑物自动提取的瓶颈问题。为此,本研究在综合分析城市建筑物不同模式空间特征的基础上,提出了一种多模式形态学序列特征和多源先验信息协同的城市建筑物高分遥感自动提取方法。该方法在提取高分遥感多模式形态学序列特征的基础上,引入多源先验信息构建自适应分割模型对其进行自适应分割与信息融合,从而实现城市建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够准确且自动的提取城市建筑物信息,结果的准确性均优于DMPs和DAPs算法。 展开更多
关键词 形态学结构序列 形态学属性序列 特征显著水平模型 自适应分割模型 决策级信息融合 多源先验信息
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基于规范化特征的月球撞击坑探测方法 被引量:1
10
作者 蒋先刚 丘赟立 +1 位作者 冯大一 蒋兆峰 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第6期1169-1176,共8页
提出用多阀值分类和属性形态学对月球图像进行层次性和选择性预处理,使高对比阴阳月牙对和低灰度弱边界椭圆形撞击坑具备基本规范和稳定的Haar和PHOG特征。文中探讨了这些预处理方法对局部区域的小波Haar特征和塔式梯度方向直方图PHOG... 提出用多阀值分类和属性形态学对月球图像进行层次性和选择性预处理,使高对比阴阳月牙对和低灰度弱边界椭圆形撞击坑具备基本规范和稳定的Haar和PHOG特征。文中探讨了这些预处理方法对局部区域的小波Haar特征和塔式梯度方向直方图PHOG特征的稳定性的影响与作用,然后研究了AdaBoost和SVM这两种分类算法在月球撞击坑探测中的作用,并研究了将Haar和PHOG特征与AdaBoost和SVM相结合对撞击坑候选区域进行精确和高效定位的集成方法。结果表明利用属性形态学的柔性结构滤波和分类方法的集成应用能够使撞击坑的识别率较传统方法提高2%-5%。 展开更多
关键词 属性形态学 RETINEX算法 HAAR特征 塔式梯度方向直方图特征 撞击坑检测
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基于局部特性的月球撞击坑边缘处理方法研究 被引量:1
11
作者 蒋先刚 胡玉林 +1 位作者 胡传秀 张盼盼 《华东交通大学学报》 2015年第1期105-109,125,共6页
针对月球撞击坑边缘检测的问题,主要研究了基于局部统计特性的各向Sobel算子的撞击坑边缘检测方法。依据撞击坑图像模型的特点,采用属性形态学方法消除噪声对边缘的干扰,并提出针对局部弱边界保留和伪边界消除的多向Sobel算子的权重调... 针对月球撞击坑边缘检测的问题,主要研究了基于局部统计特性的各向Sobel算子的撞击坑边缘检测方法。依据撞击坑图像模型的特点,采用属性形态学方法消除噪声对边缘的干扰,并提出针对局部弱边界保留和伪边界消除的多向Sobel算子的权重调整方法,使撞击坑边缘依局部分布特性而自适应加强,较好地保持了撞击坑边缘重要细节和特征。 展开更多
关键词 SOBEL算子 局部特性 属性形态学 撞击坑边缘检测
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高光谱与LiDAR数据融合研究——以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为例 被引量:15
12
作者 杨思睿 薛朝辉 +2 位作者 张玲 苏红军 周绍光 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2018年第4期33-40,共8页
高光谱遥感能同时获取地物空间影像和连续且精细的光谱信息,以图谱合一的形式更为精确地描述地物,然而高光谱影像普遍存在同物异谱和同谱异物现象,给准确地物分类带来挑战;激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够获取地物拓... 高光谱遥感能同时获取地物空间影像和连续且精细的光谱信息,以图谱合一的形式更为精确地描述地物,然而高光谱影像普遍存在同物异谱和同谱异物现象,给准确地物分类带来挑战;激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够获取地物拓扑信息,可用于构建地表三维模型,但单纯采用LiDAR数据无法准确识别地物。基于以上2点,开展高光谱影像和LiDAR数据的融合研究,采用形态学属性剖面进行特征提取,借助稀疏多项式逻辑回归分类器分类,探讨在不同特征组合下的融合与分类效果;并以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为目标,采用航空高光谱影像和LiDAR DSM数据对本文方法进行了应用验证。研究表明,该方法可获得精度更高和稳定性更好的分类结果,高光谱与LiDAR融合的方法分类精度最高可达94. 50%。 展开更多
关键词 高光谱影像 激光雷达 扩展形态学属性剖面 稀疏多项式逻辑回归
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基于多特征结合的损毁建筑物检测 被引量:4
13
作者 刘宇 曹国 +1 位作者 周丽存 曲宝珠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2652-2655,2660,共5页
针对震后高分辨率遥感图像的建筑物损毁区域,提出一种基于多特征结合的损毁建筑物检测方法。首先使用形态学属性剖面(MAP)与局部二值模式(LBP)算子提取图像中的几何特征与纹理特征;然后使用随机森林(RF)分类器提取损毁的建筑物,形成初... 针对震后高分辨率遥感图像的建筑物损毁区域,提出一种基于多特征结合的损毁建筑物检测方法。首先使用形态学属性剖面(MAP)与局部二值模式(LBP)算子提取图像中的几何特征与纹理特征;然后使用随机森林(RF)分类器提取损毁的建筑物,形成初步结果;最后针对分割的对象,根据对象损毁像元所占的比例获取最终的损毁建筑物区域。采用空间分辨率为0.1 m的玉树震后航空遥感图像进行实验。结果表明,该方法的总体精度比基于形态学剖面(MP)的方法提高了12%,能够有效检测高分辨率震后遥感图像中的损毁建筑物区域。 展开更多
关键词 形态学属性剖面 高分辨率遥感图像 随机森林 局部二值模式 损毁房屋
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基于MAP和RF的无监督SAR图像变化检测
14
作者 易昭湘 张雄美 +2 位作者 方林波 刘金伟 宋建社 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1484-1488,共5页
基于形态学属性断面(MAP)和随机森林(RF)分类器,提出了无监督合成孔径雷达(SAR)图像变化检测方法.首先,利用MAP算法提取差异图像的几何结构特征,构造深入描述图像结构化信息的特征向量空间;然后,在结合阈值法和偏移因子自动选取训练样... 基于形态学属性断面(MAP)和随机森林(RF)分类器,提出了无监督合成孔径雷达(SAR)图像变化检测方法.首先,利用MAP算法提取差异图像的几何结构特征,构造深入描述图像结构化信息的特征向量空间;然后,在结合阈值法和偏移因子自动选取训练样本的基础上,用RF分类器在多维特征空间中对图像进行变化与否的判别;最后,利用数学形态学方法对虚警进行滤除.实验结果表明,与传统的基于阈值的变化检测方法相比,该方法不仅能很好地检测出变化区域,而且具有更高的检测精度. 展开更多
关键词 形态学属性断面 SAR图像 变化检测 随机森林 阈值法
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高分辨率SAR影像形态学层级分析的建筑物检测 被引量:4
15
作者 张恒 余涛 +1 位作者 柳鹏 张周威 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第11期1517-1525,共9页
目的现有基于结构分析的高分辨率SAR影像建筑物检测方法,只考虑了直线和L形结构建筑物,并且依赖建筑物高亮线条处阴影区作为建筑物识别的主要特征;当处于复杂场景时,阴影区受制于背景较暗或建筑物密集而无法准确得到,导致建筑物检测误... 目的现有基于结构分析的高分辨率SAR影像建筑物检测方法,只考虑了直线和L形结构建筑物,并且依赖建筑物高亮线条处阴影区作为建筑物识别的主要特征;当处于复杂场景时,阴影区受制于背景较暗或建筑物密集而无法准确得到,导致建筑物检测误差大、检测率低。针对上述问题,提出一种基于形态学层级分析的高分辨率SAR影像无监督建筑物检测算法。方法该方法基于单幅单极化高分辨率SAR影像,首先利用改进的形态学交替滤波算子有效抑制其固有的斑点噪声,大大剔除了同质区背景噪声的干扰;然后利用层级分析形态学差分属性断面算法来实现对SAR影像建筑物的几何结构特征的提取;最后结合特征融合和属性阈值分割等后处理步骤得到复杂场景下建筑物提取信息。结果将上述方法在建筑物密集的城区SAR影像中实验,通过与其他方法对比分析,具有检测率高、误差小的特点,准确率和召回率分别为95.38%、86.31%,并对降低虚警率方面有明显的优势。结论将形态学交替滤波与形态学属性滤波的改进与结合,在对不同走向、尺寸和形状的高密度建筑物检测中具有较好的适应性。 展开更多
关键词 建筑物检测 层级分析 形态学属性滤波 影像去噪 高分辨率SAR
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空谱联合特征的CNN_SVM水体识别 被引量:4
16
作者 吕亚龙 田生伟 +1 位作者 禹龙 张若楠 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1435-1439,共5页
针对传统遥感图像逐像素分类方法精度不高以及空间领域一致性信息未充分利用等问题,提出一种结合保边滤波和光谱_空间特征的CNN_SVM水体识别方法。对原始图像使用保边滤波进行降噪并提高局域平滑度;借助形态学属性剖面获取遥感图像的光... 针对传统遥感图像逐像素分类方法精度不高以及空间领域一致性信息未充分利用等问题,提出一种结合保边滤波和光谱_空间特征的CNN_SVM水体识别方法。对原始图像使用保边滤波进行降噪并提高局域平滑度;借助形态学属性剖面获取遥感图像的光谱和多重空间特征,利用重构算法对特征进行重构,融合光谱和空间信息;将融合后的新特征集输入CNN进一步进行特征学习,应用浅层学习算法SVM分类。实验结果表明,与CNN神经网络和SVM相比,该方法具有更好的识别效果。 展开更多
关键词 保边滤波 CNN神经网络 特征重构 形态学属性剖面 水体识别
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扩展的多特征遥感影像水体识别 被引量:4
17
作者 张若楠 禹龙 +1 位作者 田生伟 吕亚龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期523-527,共5页
针对传统遥感影像中水体识别精度不高且泛化能力较弱的问题,提出扩展的多特征融合分类方法。将NDWI、MNDWI等多个水体指数的光谱特征,通过最佳波段组合获取基于灰度共生矩阵的纹理特征,使用主成分分析变换后的特征图提取扩展的形态学属... 针对传统遥感影像中水体识别精度不高且泛化能力较弱的问题,提出扩展的多特征融合分类方法。将NDWI、MNDWI等多个水体指数的光谱特征,通过最佳波段组合获取基于灰度共生矩阵的纹理特征,使用主成分分析变换后的特征图提取扩展的形态学属性剖面(EMAPs)空间特征,归一化融合组成光谱-纹理-形态学特征集,使用特征扩充算法进行重构,得到扩展的多特征数据集,利用深度置信网络(DBN)识别水体。实验结果表明,扩展的多特征数据集可有效提高水体识别模型的精度和泛化能力。 展开更多
关键词 特征扩充 多特征融合 光谱特征 灰度共生矩阵 扩展的形态学属性剖面 深度置信网络
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联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类 被引量:1
18
作者 王昱淞 潘军 +5 位作者 蒋立军 王鹏举 孙士超 曹乾 崔名赫 宋玉莲 《世界地质》 CAS 2021年第3期680-688,共9页
为了提高高光谱影像分类精度,设计了联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类方法。该方法由空间特征提取、多粒度扫描和深度森林分类三部分组成。首先提取高光谱影像的形态学属性剖面特征,将所提取的特征与原始光谱特征进行拼接获得融... 为了提高高光谱影像分类精度,设计了联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类方法。该方法由空间特征提取、多粒度扫描和深度森林分类三部分组成。首先提取高光谱影像的形态学属性剖面特征,将所提取的特征与原始光谱特征进行拼接获得融合后的空-谱特征;然后通过多个尺度的滑动窗口对空-谱特征进行多粒度扫描,以实现特征重用;最后将多粒度扫描后的特征输入到深度森林分类器中进行分类。采用Pavia大学高光谱数据集和Salinas高光谱数据集进行分类试验,所设计的分类方法在两组高光谱数据上分别取得了98.44%和98.47%的总体分类精度。试验结果表明所设计的分类方法能够有效地提高高光谱影像的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱影像分类 深度深林 空-谱特征 形态学属性剖面
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Physical, chemical, and surface charge properties of bauxite residue derived from a combined process 被引量:4
19
作者 REN Jie CHEN Juan +3 位作者 GUO Wei YANG Bin QIN Xiao-peng DU Ping 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第2期373-382,共10页
A detailed understanding of the composition,buffering capacity,surface charge property,and metals leaching behavior of bauxite residue is the key to improved management,both in reducing the environmental impact and us... A detailed understanding of the composition,buffering capacity,surface charge property,and metals leaching behavior of bauxite residue is the key to improved management,both in reducing the environmental impact and using the material as an industrial by-product for other applications.In this study,physical,chemical,and surface charge properties of bauxite residue derived from a combined process were investigated.Results indicated that the main alkaline solids in bauxite residue were katoite,sodalite,and calcite.These minerals also lead to a higher acid neutralizing capacity of bauxite residue.Acid neutralizing capacity(ANC)to pH 7.0 of this residue is about 0.9 mol H^+/kg solid.Meanwhile,the Fe-,Al-,and Si-containing minerals in bauxite residue resulted in an active surface;The isoelectric point(IEP)and point of zero charge(PZC)were 7.88 and 7.65,respectively.This also leads to a fact that most of the metals in bauxite residue were adsorbed by these surface charged solids,which makes the metals not readily move under natural or even moderately acidic conditions.The leaching behavior of metals as a function of pH indicated that the metals in bauxite residue present low release concentrations(pH>3). 展开更多
关键词 bauxite residue surface charge properties METALS chemical species leaching behavior
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顾及边缘及权重的极限学习机高光谱图像分类 被引量:3
20
作者 谢水根 李文娟 《北京测绘》 2022年第8期985-989,共5页
针对当前高光谱图像分类中缺少考虑地物分布边缘信息以及空间特征融合时对图像的适应权重问题,提出一种顾及边缘及权重融合的极限学习机高光谱图像分类方法。方法首先利用引导滤波提取顾及地物边缘信息的滤波特征,其次利用拓展形态学多... 针对当前高光谱图像分类中缺少考虑地物分布边缘信息以及空间特征融合时对图像的适应权重问题,提出一种顾及边缘及权重融合的极限学习机高光谱图像分类方法。方法首先利用引导滤波提取顾及地物边缘信息的滤波特征,其次利用拓展形态学多属性剖面提取图像的结构信息,然后通过试错法实验确定面对不同图像时两种信息的融合权重,最后利用极限学习机完成分类。利用三组标准实验数据证明本文方法具有较好精度提升及运算时效性,在面向小训练样本时同样具有适用性。 展开更多
关键词 引导滤波 拓展形态学属性剖面 极限学习机 权重融合
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