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考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建
1
作者
林怡
厉朗
+4 位作者
宇洁
高忱
钟代琪
陈鑫
杨羽轩
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期225-232,共8页
在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类...
在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类间差异,构建适用于中等分辨率影像的植被解混最优特征空间,提高Landsat影像的植被识别精度。通过比较传统波段组合、光谱和纹理特征全集与IIDGA优选特征的线性解混模型效果,验证了最优特征选择的重要性。结果显示,特征选择有助于提升解混精度(IIDGA的均方根误差最低,为0.180);同时,通过比较基于IID指数的Filter算法、基于标准GA的Wrapper算法和IIDGA在最优特征自动选取方面的性能,证实了IIDGA在平衡精度与效率方面的优势。
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关键词
多
光谱
遥感
植被识别
端元光谱差异
最佳距离遗传算法
自动特征选择算法
下载PDF
职称材料
一种新的基于Fisher判别的混合像元分解算法:室内控制实验结果分析
被引量:
4
2
作者
陈学泓
王胜强
+2 位作者
陈晋
沈妙根
朱孝林
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期476-480,共5页
混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis,SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别(Fisher Discr...
混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis,SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别(Fisher Discriminant Analysis,FDA)的混合像元分解算法.Fisher判别对光谱各波段进行线性组合,使得转换后的光谱值分离度最大,即端元内的光谱差异较小而端元间的光谱差异较大.利用转换后的光谱对混合像元进行分解可以最大程度地减少端元内光谱差异对分解结果的影响.利用该方法对室内控制实验的模拟混合像元光谱进行分解,并与过去提出的几种混合像元分解技术进行比较,结果显示新方法相比传统方法在分解精度上有相当程度的提高.
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关键词
混合像
元
分解
端
元
内
光谱
差异
FISHER判别
室内控制实验
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职称材料
题名
考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建
1
作者
林怡
厉朗
宇洁
高忱
钟代琪
陈鑫
杨羽轩
机构
同济大学测绘与地理信息学院
同济大学遥感应用研究中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期225-232,共8页
基金
国家自然科学基金项目(42201376、41771449)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2022-4-ZD-05、2023-3-YB-12)
同济大学“中德合作2.0”培育项目(4300143344/039)。
文摘
在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类间差异,构建适用于中等分辨率影像的植被解混最优特征空间,提高Landsat影像的植被识别精度。通过比较传统波段组合、光谱和纹理特征全集与IIDGA优选特征的线性解混模型效果,验证了最优特征选择的重要性。结果显示,特征选择有助于提升解混精度(IIDGA的均方根误差最低,为0.180);同时,通过比较基于IID指数的Filter算法、基于标准GA的Wrapper算法和IIDGA在最优特征自动选取方面的性能,证实了IIDGA在平衡精度与效率方面的优势。
关键词
多
光谱
遥感
植被识别
端元光谱差异
最佳距离遗传算法
自动特征选择算法
Keywords
multispectral remote sensing
vegetation recognition
spectral endmember variability
intrainter distance genetic algorithm(IIDGA)
automatic feature selection
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种新的基于Fisher判别的混合像元分解算法:室内控制实验结果分析
被引量:
4
2
作者
陈学泓
王胜强
陈晋
沈妙根
朱孝林
机构
北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室(筹)
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期476-480,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA12Z103)
教育部新世纪人才计划资助
文摘
混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis,SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别(Fisher Discriminant Analysis,FDA)的混合像元分解算法.Fisher判别对光谱各波段进行线性组合,使得转换后的光谱值分离度最大,即端元内的光谱差异较小而端元间的光谱差异较大.利用转换后的光谱对混合像元进行分解可以最大程度地减少端元内光谱差异对分解结果的影响.利用该方法对室内控制实验的模拟混合像元光谱进行分解,并与过去提出的几种混合像元分解技术进行比较,结果显示新方法相比传统方法在分解精度上有相当程度的提高.
关键词
混合像
元
分解
端
元
内
光谱
差异
FISHER判别
室内控制实验
Keywords
spectral mixture analysis
endmember spectral variability
Fisher discriminant analysis
laboratory experiment
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建
林怡
厉朗
宇洁
高忱
钟代琪
陈鑫
杨羽轩
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
一种新的基于Fisher判别的混合像元分解算法:室内控制实验结果分析
陈学泓
王胜强
陈晋
沈妙根
朱孝林
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
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职称材料
已选择
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参考文献
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