基于高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测

该算法首先对高光谱影像进行空间同质分析来提取同质指数,然后根据同质指数对稀疏回归解混模型中的空间正则项赋予不同权重,转化能更好地反映高光谱影像端元丰度分布的空间复杂性,而长者对高光谱混合像元的有效分解

高光谱遥感图像为地物的精确分类带来了机遇,但也面临着一些挑战,高光谱遥感图像分类中所面临的一个挑战是如何处理高的光谱维数和小的样本数目之间的矛盾,目前几乎全部采用降维方法来缓解这一矛盾。集成学习的出现

遥感图像分类的应用在遥感图像研究中具有重要意义。为了提高高光谱遥感图像分类精度,本文提出了基于多特征融合的高光谱遥感分类方法。该方法将图像的空间特征和光谱特征归一融合,然后使用AdaBoost分类器集

局部几何结构Fisher分析通过数据的邻域和邻域的重构来表征高光谱数据的内在流形,可以提升高光谱图像的分类效果。但是该方法使用原始样本点与重构点一起构图,在低维空间上不能有效保持流形的整体结构。针对上

高光谱图像目标检测具有重要的理论研究价值和应用前景,是遥感信息处理领域中的一个热点课题。当前大部分检测算法需要设置一个合适的判决阈值,这个阈值是由人工设置或利用目标与背景信息进行计算得到的。实际中对背

基于对称楔形干涉腔的高光谱成像方法

 与传统多光谱遥感图像相比, 高光谱图像是在一定波段范围内窄波段成像的, 提供了丰富的光谱信息, 拓展了遥感技术的应用范围, 但同时存在数据含量大、波段间相关性高等问题, 在进行处理

光谱偏振成像技术可同步测量目标的空间信息、光谱成分和偏振特性分量, 在天文物理研究、大气成分的探测和生物医学等领域具有巨大的发展潜力。偏振信息的同步获取通常牺牲光谱成像的空间分辨率, 为避免光谱成像空

苹果叶片病害数据集共3997张图片

内有参考文献、matlab编程代码、解释说明利用近红外光谱技术对某海产品的水分含量进行无损检测。通过420～1023nm近红外光谱采集了266个海产品样本的光谱信息。分别采用多元散射校正(MSC)、