对遥感图像的线性光谱混合模型的处理,IDL开发源代码
详细介绍了高光谱遥感的基础和分析方法,是学习和考试的好资料
针对高光谱图像数据维度高、特征非线性以及标签数据获取难度大的特点,结合堆栈稀疏自动编码网络,提出了一种基于非局部方式特征融合的二级分类算法。与传统堆栈稀疏自动编码网络相比,光谱角匹配算法将找到的与被分
为了实现多光谱可见光遥感图像高质量压缩的要求,提出以JPEG2000压缩标准为理论,将FPGA与专用压缩芯片ADV212相结 合的空间遥感图像压缩方法。该系统设计采用ADV212,通过小波变换及熵编码
结合高光谱数据和深度学习的特点,提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架主要步骤如下:首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取,消除特征之间的相关性,并降低特征
该方法首先检测某个图像云层的范围和对应厚度,根据云层处于低频特点,利用变差函数确定滤波窗口,把云层按照空间邻域大小转换为傅立叶空间,根据云层厚薄调整高通滤波截止频率,然后反变换到空间域
高光谱遥感图像模糊c均值聚类算法的matlab实现
基于多元线性回归的高光谱遥感图像小波去噪
文章提出了一种结合改进的最佳指数法(OIF)和支持向量机(SVM)进行高光谱成像影像分类的新方法。影像,透过新影像进行OIF计算,得到OIF值最大的分割组合为最佳分割组合;并建立SVM分类器,对最佳分
基于光谱反射特性,研究了多种背景下的快速云检测方法。将光谱反射特性与云的纹理特性相结合,提出了基于动态分形维数和辐射量特性相结合的云检测综合算法。以EO-1卫星Hyperion传感器拍摄的高光谱遥感图
