高光谱影像分类相关论文
卷积神经网络中的局部卷积运算无法对高光谱影像中的全局语义信息进行充分学习，因此，基于Transformer模型设计了一种新颖的深度网络......
针对高光谱数据多特征组合问题,提出了一种在多核学习框架下利用多核Boosting实现特征组合最优和异质互补的高光谱影像分类算法.此......
光谱角匹配分类以光谱整体相似度作为分类准则,却无法充分考虑光谱的局部细节特征,导致高光谱遥感影像的分类结果存在着较大的误差......
高光谱影像中蕴含了丰富的地物信息,具备“图谱合一”的特点,帮助人们不断认知地物属性的本质特征。高光谱影像地物分类旨在对高光......
由于高光谱数据较高的光谱特征维数，针对高光谱影像的统计模式分类通常计算量很大，且容易受Hughes现象影响。近年来，随着具备处理小样......
目前高光谱影像分类成为遥感界众多专家学者关注的重点问题之一。由于监督分类方法获取标记样本产生巨额代价，且依赖标记样本的选择......
传统的SVM模型采用同一映射形式的单核模式对叠加的空间特征和光谱特征进行处理,往往无法得到理想的结果,为了解决该问题,提出了一......
高光谱影像是典型的高维数据,在光谱维和空间维都包含了大量信息。针对高光谱影像分类时光谱维数据量巨大的特点,提出一种基于三维......
现有的基于卷积神经网络的高光谱影像分类方法通常对影像的规则正方形区域进行卷积,无法普遍适应具有不同地物分布和几何外观的影......
针对高光谱影像分类问题,提出了基于深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法。首先将高光谱数据立方体看作一组特征序......
为了提高高光谱影像分类精度,设计了联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类方法。该方法由空间特征提取、多粒度扫描和深度森林分......
目的高光谱影像(hyperspectral image, HSI)中"同物异谱,异物同谱"的现象普遍存在,使分类结果存在严重的椒盐噪声问题。HSI中的空......
向量化的胶囊神经元和动态路由式的信息传递机制赋予了胶囊网络更强的特征表示能力。在遥感领域,基于胶囊网络的高光谱影像分类方......
随着遥感技术的飞速发展,其已逐渐成为各个应用行业中不可或缺的一种数据获取手段,其中高光谱遥感也是继多光谱遥感之后的一个延伸......
随着高光谱遥感成像的发展,高光谱遥感处理问题逐渐变为遥感方面的研究热点,而高光谱影像分类是高光谱遥感处理中最重要的内容之一......
随着深度学习,强化学习,元学习等学习模式的蓬勃发展,通用人工智能逐渐成为人工智能的目标。典型地,Alpha Go首先利用自学习模式取......
高光谱遥感作为一种新型遥感探测技术在环境监测、军事侦察、城市规划等众多领域都有着广泛的应用。与传统多光谱遥感影像相比,高......
高光谱分辨率遥感不仅记录地物目标的空间信息,也采集高维度光谱反射信息,是遥感领域研究方向之一,广泛应用于民用、军事、农业等......
作为当下最具有挖掘潜力的遥感数据,高光谱影像得到了广泛的关注,被应用在农业、环境、海洋、资源、军事等诸多领域。地物的类别信......
针对如何利用高光谱影像的空间和光谱特征实现地物目标的精确分类,本文在径向基核函数(RBF)的基础上,提出一种基于张量径向基核函......
高光谱遥感影像是含有光谱、空间以及辐射信息的光谱空间，它是由通过卫星探测到的地面物体的光谱特征图片所组成的。而高光谱遥感影......
为了解决高光谱遥感影像的维数约简问题以提高分类算法的分类精度,并针对高光谱影像通常只包含少量标记样本的问题,提出了基于一种......
在高光谱影像分类中,为增加传统光谱分类精度,现有的多数方法在光谱特征的基础上加入了基于空间信息的形态学剖面特征,虽取得一定......
针对高光谱影像分类高维和小样本的特点,提出一种基于深度三维卷积神经网络的高光谱影像分类方法。首先,该方法直接以高光谱数据立......
考虑到常规的高光谱影像稀疏表达分类模型的不足,提出随机矩阵-非负稀疏表达分类模型来提高高光谱影像的分类精度.通过引入随机矩......
由于物体表面的空间分布通常是富有规律且局部连续的,在高光谱影像分类中应充分利用其光谱和空间信息。本文在对高光谱影像立方体......
提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预......
针对高光谱影像波段数目多,易造成维数灾难的问题,结合遗传算法提供的初始启发信息和蚁群算法寻优能力的优势,提出一种基于改进二......
为进一步提高邻域保持嵌入算法(NPE)在高光谱影像分类中的识别性能,提出一种改进的半监督邻域保持嵌入(SSNPE)算法。首先,该算法在......
为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征，该文基于深度学习理论，引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编......
提出了一种半监督稀疏多流形嵌入方法,并应用于高光谱影像分类.该方法充分利用少量标记和大量无标记样本,采用稀疏表示方法得到样......
高光谱遥感能够获取蕴含着丰富地表覆盖信息的高光谱影像,在国民经济建设和国防军事信息化领域都有着广阔且深远的发展潜力。具体......
高光谱影像中波段数过多易导致＂维数灾难＂,而传统高光谱影像维数约简算法仅利用光谱特征而忽略了空间信息.针对上述问题,提出一种融......
为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的......
针对多项式逻辑回归分类器在参数寻优过程中精度提升不明显和运行速度缓慢的问题,提出一种利用DFP修正拟牛顿算法进行多项式逻辑回......
针对多数高光谱影像分类方法提取信息不够充分导致分类准确率不够高的问题,提出了一种双通道时间稠密网络的高光谱影像分类方法。......
针对当前高光谱影像分类时,人工标注样本费时费力以及大量未标记样本未有效利用等问题,提出了一种主动学习与图的半监督相结合的高......
针对高光谱影像分类问题,提出了一种显著性特征提取方法。首先,利用超像素分割算法将高光谱影像3个相邻波段分割为若干个小区域。......
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针对高光谱影像分类面临的小样本问题,提出了一种深度少样例学习算法,该算法在训练过程中通过模拟小样本分类的情况来训练深度三维......
为了在高光谱影像分类过程中有效地利用波段信息,在传统K均值算法的基础上引入特征加权的思想,使得在聚类过程中能够充分合理利用......
传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空......
本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)具有数百个相邻且狭窄的光谱通道,其高维特性为区分不同的地表覆盖类型提供了丰富的信息。然......
为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自......
随着遥感技术和高光谱测量手段的不断发展,高光谱遥感影像分类方法成为研究的热点问题之一。传统的特征提取和分类器的框架,采用人......
