高光谱图像是一种多光谱图像,具有高维数据和丰富的光谱信息。在本文中,我们介绍了一个基于变换方法的高光谱图像分类方法,该方法能够对高维数据进行降维处理,从而提高分类精度。同时,我们还探讨了一些可用于高光谱图像分类的特征和指标。最后,我们还详细介绍了如何使用一些常见的工具和软件进行高光谱图像分类的实现。
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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
通过matlab对Paviau高光谱数据集分类。
tuto-fsl 如何使用少拍图像分类 :hourglass_done: 工作正在进行中 :hourglass_done:
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
内有常用的高光谱图像(HSI)数据集,有常用的Indian,Pavia。每类数据集里包含图像原始信息,以及相对应的地面真实数据的类别标签。因文件大小限制,只能传这两个数据集,还有Salinas等数据集
深度学习高光谱遥感图像数据集,光谱波段数为102,图像像素1096*1096
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