基于机器学习方法的高光谱影像分类研究

大气辐射校正是定量遥感的基础性工作,大气校正效果的优劣直接决定后续定量遥感分类和参数反演的精度。文中通过对模拟的多光谱遥感影像数据比较FLAASH和ATCOR两种常用的大气校正方法,以评价二者大气校正

此内容包含高光谱遥感领域内 深度学习众多代码,包括1DCNN,2DCNN,3DCNN,等等各种神经网络模型代码,可以运行。欢迎大家相互学习!!!

针对高光谱遥感图像中标记样本获取困难的问题，研究如何选择少量高质量的查询样本进行交互标记的多视图主动学习算法。首先采用不同尺度和方向的三维Gabor滤波器组提取高光谱图像空谱特征；然后挑选出类别判别能

用来读写高光谱遥感影像的matlab代码，支持BSQ,BIL,BIP格式，三种文件格式对应的是头文件*.lxw中的第5个数字，头文件可用写字板编辑。

融合光谱和分形纹理特征的遥感影像分类研究,武栋,吴伶,针对传统方法提取出的纹理特征与光谱特征融合后的分类效果比较差的问题,该文提出利用分形理论中的毯模型提取遥感影像的纹理特征

回顾了粒子群算法的基本原理，分析了端元提取算法的两种技术途径。利用粒子群优化的原理，结合凸面几何学理论和线性光谱混合模型，设计了一种粒子群优化端元提取算法，并设计了算法的快速实现方法。该算法不需要假设

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基于决策树分类器遥感影像植被分类方法研究，魏嵬，，针对现有分类器对森林植被分类结果存不准确的问题，本文提出了一种基于决策树分类器的遥感影像植被分类方法，该方法以复合决策树

基于pca技术对图象进行处理．多光谱卫星遥感影像具有波段多，信息量大的特点．传统的分类方法难以达到比较高的精度．

摘要:高分辨率遥感影像分类是遥感影像处理领域中的一个重要的研究方向．选取Worldview-2影像，分别以光谱信息和光谱结合纹理信息为分类数据，采用最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)进行监督