【摘 要】
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在高光谱遥感图像分类中,针对高光谱遥感图像中的小样本和高维度的特点,提出了一种基于残差三维卷积神经网络的算法。首先,该算法直接以高光谱数据立方体作为输入,利用三维卷积神经网络提取高光谱数据立方体的空谱特征;然后,利用残差学习构建更深层次的网络,提取更具表达能力的深层特征,以提高分类精度;最后,在全连接层采用Dropout方法防止过拟合。实验结果表明,该算法分类精度比现有的基于深度学习的高光谱遥感图
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在高光谱遥感图像分类中,针对高光谱遥感图像中的小样本和高维度的特点,提出了一种基于残差三维卷积神经网络的算法。首先,该算法直接以高光谱数据立方体作为输入,利用三维卷积神经网络提取高光谱数据立方体的空谱特征;然后,利用残差学习构建更深层次的网络,提取更具表达能力的深层特征,以提高分类精度;最后,在全连接层采用Dropout方法防止过拟合。实验结果表明,该算法分类精度比现有的基于深度学习的高光谱遥感图像分类方法有显著提升。
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为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取,以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区,在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下,对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTERxy,然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明,该模型能够有效地提取矿区各类水体,还可以运用在ASTER数据(或其他多光谱数据)对不同区域不
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针对高分影像建筑物提取存在错分和漏分等问题,常见的单幅影像矩形轮廓优化由于投影差、树木和阴影遮挡等问题边缘准确度不够,本文提出了一种融合多时相建筑物轮廓优化方法。首先,将两期高分影像进行匹配等预处理,利用基于偏移阴影分类验证提取建筑物初始结果。然后,分别获得两期影像中各建筑物轮廓的最小面积外接矩形,并对同名建筑物的最小面积外接矩形的各对应角点进行匹配。最后,通过对比两期影像的对应最小面积外接矩形的
2018年我国发射的高分五号卫星是世界首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星,可以获取从390 nm到2 500 nm共330个谱段的高光谱数据。本文对阿尔金东段柳城子一带的高分五号高光谱遥感数据进行数据处理试验,得到较合理高效的预处理方法和较完整流程;运用端元波谱法和光谱吸收特征方法开展矿物提取与识别等应用研究,提取了绿泥石、黄钾铁矾、绢云母等蚀变矿物,识别出了具有一定示矿意义的变火山岩
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