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
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
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,
基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演 文档
这个主要介绍了高光谱原理应用。对军事的威胁
该书是描述ENVI的高光谱处理的书籍,是一本很适用的关于遥感高光谱影像处理的书籍。
利用matlab读取tif格式的高光谱数据,把反射率存储在一个三维矩阵中
通过使用PyTorch的dataloader来加载高光谱数据,我们可以进行高光谱数据的应用实例测试。高光谱数据是一种可以获取物体各个波段反射率信息的数据,它可以应用于农业、环境监测、医疗诊断等领域。在
行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究热点。近年来,基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展,引起了国内外研究者的关注,对这些方法进行了全面的梳理和总结,介绍
傅里叶变换光谱仪通过获取待测光的干涉信号来反演光谱信息,是重要的光谱测试与分析仪器。受光电探测电路不稳定、干涉模块装调不到位等因素的影响,傅里叶变换光谱仪获得的干涉光谱信号会出现漏采点、过饱和点、噪声
