卷积神经网络CNN进行图像分类
为求解高光谱图像中各物质的分布及含量, 将高光谱分类引入端元提取, 提出了一种新的端元提取方法。首先利用虚拟维度评估端元数目; 然后引入高光谱分类的思想, 通过K-means聚类算法对高光谱图像进行非
高光谱遥感影像分类数据集,可用于高光谱遥感影像分类研究,尤其在深度学习中十分常用,包括Botswana、Indian Pines、Pavia University等。
主要有监督分类与非监督分类,基于分类判据的实现策略划分,硬分类和软分类,基于像素的分类和基于对象的分类。单分类器和多分类器集成。并简单介绍了一些分类方法,包括监督分类法(最小距离分类法、最大似然分
利用matlab中fuzzy函数对图像进行分类,特征包括图像lab各个色彩通道的熵,以及saturation的熵
CNN分类:使用keras ans tensorflow分类cnn
这是一个简单的CNN分类例子,用Matlab 实现,亲测可用,运行TestMnistConv.m即可。 该代码可供小白/初学者分析学习,具有简单易理解的优势。
本文提出了一种天基高光谱图像仿真算法。首先利用传感器参数将输入多/高光谱图像转换为地物辐射亮度图像,利用大气校正方法和辐射传输模型将其转换为地物反射率图像。接着进行端元提取,利用端元集中的光谱信息和原
本代码用来实现高光谱图像每个波段下灰度图像的保存,并且可将对应图像以相应的波段命名
讲述高光谱混合像元的问题,及提取的方法和流程,着重讲解图像端元丰度的反演方法,并进行实例分析