最小噪声分离变换相关论文
高光谱图像具有非线性的特点,且光谱间具有较强的相关性,利用线性的方法对高光谱数据进行维数变换容易损失一些信息。将核函数引入......
本文以榆林市城区及其周边范围为实验区,以TM遥感图像的第一主成分纹理信息、归一化植被指数和MNF变换得到的四个波段为数据源,采......
在壁画的保护与修复中,线状特征具有重要的意义。然而由于自然环境等因素的影响,壁画经常出现褪色残缺等病害,导致其线状特征难以......
针对主成分分析(PCA)融合算法的不足和最小噪声分离(MNF)变换的优势,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验......
本文以榆林市城区及其周边范围为实验区,以TM遥感图像的第一主成分纹理信息、归一化植被指数和MNF变换得到的四个波段为数据源,采......
开展了基于高光谱成像的目标探测方法研究,提出了目标与背景最佳分离变换、最小噪声分离变换、目标解混探测等方法用于目标探测,并......
在最小噪声分离变换的基础上，引入核方法，采用小波核函数代替传统核函数对最小噪声分离变换予以改进。小波核函数的多分辨率分析特性......
端元提取是高光谱遥感信息提取与分析的基础，也是解决高光谱图像混合像元分解的关键。本文针对研究区高光谱遥感数据特点，进行了辐射......
本文基于广西山口国家红树林生态自然保护区的HY-1C卫星的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager,CZI)影像,分析了红树林与一般陆地植......
由于黄土高原地形复杂,单纯采用监督分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)变换得到的4个去除噪声波段、归一化植督分类方法很难获......
【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹......
在最小噪声分离变换的基础上,引入核方法,采用小波核函数代替传统核函数对最小噪声分离变换予以改进。小波核函数的多分辨率分析特......
针对传统浅层机器学习方法应用于高分辨影像分类时存在的问题,提出了结合最小噪声分离变换和卷积神经网络的高分辨率影像分类方法......
通过分析高光谱遥感影像分类的现状及遇到的困难,以OMIS1高光谱数据为实验数据,提出了基于最小噪声分离(Minimum Noise Fraction-M......
通过对影像进行光谱特征分析,及对各种植被类型进行物候特征分析,选用以NDVI数据为主的多波段、多时相的MODIS影像数据进行最小噪......
对研究区ALI数据进行了图像镶嵌、定标与反射率计算，通过PPI运算与N—D散点图三维分析，获取了研究区岩矿样本波谱曲线，并采用波谱比对......
