【摘 要】
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目的目前高光谱图像决策融合方法主要采用以多数票决(majority vote, MV)为代表的硬决策融合和以对数意见池(logarithmic opinion pool, LOGP)为代表的软决策融合策略。由于这些方法均使用统一的权重系数进行决策融合,没有对子分类器各自的分类性能进行评估而优化分配权重系数,势必会影响最终的分类精度。针对该问题,本文对多数票决和对数意见池融合策略进行了改进,提出了面
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFC1512000),国家自然科学基金项目(41601344,61601059),中央高校基本科研业务费专项资金资助(300102320107),陕西省重点研发计划一般项目(2020GY-060)。
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目的目前高光谱图像决策融合方法主要采用以多数票决(majority vote, MV)为代表的硬决策融合和以对数意见池(logarithmic opinion pool, LOGP)为代表的软决策融合策略。由于这些方法均使用统一的权重系数进行决策融合,没有对子分类器各自的分类性能进行评估而优化分配权重系数,势必会影响最终的分类精度。针对该问题,本文对多数票决和对数意见池融合策略进行了改进,提出了面向高光谱图像分类的自适应决策融合方法。方法根据相关系数矩阵对高光谱图像进行波段分组,对每组波段进行空谱联
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河流生态流量和良好的水环境状况是维系生态系统的基本要素,是水资源合理开发利用与河流水生态保护修复的重要依据。2020年7月,水利部办公厅印发《水利部办公厅关于印发2020年水生态水环境监测试点工作安排的通知》(办水文函〔2020〕522号),文件要求以浍河等河流作为试点,对其生态流量和水质状况开展监测工作。
这次会议的主要任务是,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻习近平总书记关于加强防汛抗旱救灾工作的重要指示精神,认真落实李克强总理重要批示和全国防汛抗旱工作电视电话会议、全国水旱灾害防御工作会议精神,总结2020年淮河流域水旱灾害防御工作,分析面临的形势,安排部署今年工作,全力保障人民群众生命财产安全。
目的受限于卷积核形状固定,传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)方法难以精确分类高光谱图像(hyperspectral image, HSI)中的跨类别边缘区域,导致地物边界模糊。内容引导CNN(content-guided CNN,CGCNN)能够根据地物形态自适应调整卷积核形状,具有地物边缘保持分类能力。但由于内容引导卷积属于非固定模板结构,不能
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