多特征联合自适应加权的遥感图像目标识别方法

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海量遥感图像解译在军事和民用领域应用广泛,具有重要的支撑作用。遥感图像目标识别主要基于历史积累数据对未知样本中的目标类别进行确认,获取有价值情报信息。本文针对遥感图像目标识别问题,提出一种多特征联合自适应加权的算法框架。在该方法中,首先采用多个不同类别的特征对目标特征进行描述。这些特征的选取原则应该尽量具有互补性,并且最大程度较少重叠的冗余信息,从而保证多特征融合的性能和效率。分类阶段,基于联合稀疏表示模型对多个不同类别的特征进行表征,计算它们对于测试样本相应特征的重构误差矢量。联合稀疏表示模型能够
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Sentinel-2作为新型独特的光学对地观测遥感卫星,因拥有对植被生物监测的红光边缘波段而备受关注.植被生物物理特征对监测植被生长状况及研究全球碳氮循环过程等都具有重要意义.然而,在小尺度上利用统计模型方法进行植被理化参数反演的研究比较多,在大尺度上利用生物物理参数快速、高精度反演的研究较少.因此,本文以江苏省为研究区,对2019—2020年Sentinel-2A/B数据进行预处理和分析,利用S
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