利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起
高光谱影像记录目标场景空间几何信息的同时也采集地物目标的光谱信息,是重要的遥感数据之一,被广泛应用于精准农业、环境监测、现代军事等领域。高光谱影像分类是高光谱数据分析中的最基本问题,高光谱影像的分类精
基于机器学习方法的高光谱影像分类研究,可用于机器学习资料
基于BP神经网络的遥感影像分类方法的研究,王娇,谢春喜,相对于传统的遥感影像分类方法,基于BP神经网络的遥感影像分类方法无论从速度,精确性等方面都具有明显的优势。本文重点阐述BP神�
运用随机森林算法进行高光谱遥感影像分类的流程及关键参数调整方法,使用Salinas数据集进行实验,得出的结果表明,该算法不仅能有效避免过拟合问题,同时也提高了分类的准确性。同时,针对数据预处理,本文也
粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择
使用GDAL库读取遥感影像,并且完成了对Moravec算子,Forstner算子和Harris算子VC实现。
支持初学者学习影像匹配,特征点的提取。代码详细,没有使用OPENCV
针对单一分形维数在高光谱数据处理中的不足,提出了一种基于多重分形谱的光谱信号奇异性特征提取方法,引入多重分形谱表征光谱曲线的奇异性特征。该方法根据分形测度将光谱曲线进行划分,用光谱概率测度计算配分函数
在介绍常规雷达飞机目标回波数学模型的基础上,利用多重分形测度分析手段,分析了常规雷达飞机目标回波的多重分形特性及其多重分形特征的提取方法,并从模式分类的角度,提出了利用多重分形特征对喷气式飞机、螺旋桨