【摘 要】
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利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别。首先根据不同内容信息图像的特点,提取
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学电子信息工程学院
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利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别。首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相应像素点的颜色特征,再通过提取加窗图像块的灰度共生矩阵得到中心像素点的纹理特征,然后利用权重系数为每类样本分别作加权支持向量数据描述,实现松树状态的多输出分类识别,其中权重系数是通过建立关于训练样本中心距离的权重函数所确定。与传统的人工、航空和卫星遥感识别方法不同,利用无人机平台和双光谱相机
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