基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演

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摘要:本文介绍了稀疏成分高光谱遥感技术发展建立在多光谱遥感技术之上,兴分析和Contourlet变换相关的理论知识,研究了基于Contourlet变换的稀疏成分分析的高光谱图像分类方法--将高光谱图像

本文介绍了一种基于扩展随机游走（ERW）的高光谱图像光谱空间分类方法，该方法包括两个主要步骤。首先，采用广泛使用的像素分类器，即支持向量机（SVM）来获得高光谱图像的分类概率图，其反映了每个高光谱像素

波段选择在降维的同时能够保留高光谱数据的物理意义, 在很多方面具有一定应用。近邻传播(AP)算法根据数据点之间的相关性进行聚类, 将所有数据点视为潜在的聚类中心。提出了一种基于AP聚类的波段选择方法,

高光谱图像分类是遥感领域的研究热点之一,是对地观测的重要手段,在地物的精细识别等领域具有重要的应用。使用卷积神经网络(CNN)可以有效地从原始图像中提取高级特征,具有较高的分类精度。但CNN计算量巨大

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