高光谱图像相关论文
目前烟农根据烟叶外观特征判别烟叶成熟度，具有较强的主观性强，影响烟草烘烤工艺的制定及烤后烟叶的品质。该研究以贵州省云烟87中部......
随着我国海上安全形势的日益严峻,渡海登陆作战势必是未来我军作战基点的一种重要斗争手段。轮式车辆战场通过性的快速评估和作战......
针对协同表示算法的计算复杂度高、空间特征缺失问题，该文提出基于快速递归与多特征协同表示的异常探测算法。首先根据像素位置构造......
受到外界环境因素影响以及图像采集设备本身限制，高光谱图像的视觉效果差。为此提出基于视觉传达技术的高光谱图像去噪和复原方法。......
常规的偏振高光谱图像去雾方法在应用过程中存在端元提取精度偏低的问题，使得偏振高光谱图像的去雾效果不佳，因此，基于混合像元分解设......
传统基于聚类的波段选择方法多属于硬聚类，在对波段进行划分时不够精确。针对该问题，本文提出一种基于模糊C均值聚类（FCM）的无监督波段......
针对猕猴桃硬度品质无损检测分类困难的问题，提出了结合高光谱成像技术和卷积神经网络的分类模型。该模型融合Haar小波提取的空间特......
高光谱遥感图像具有丰富的光谱和空间信息,被广泛应用于农业、军事、工作等不同领域。特别在军事领域,对植被评估和地形勘探,利用......
高光谱遥感技术是将图像的光谱特征和空间特征有机结合的方法,其中光谱特征体现了地物独特的物质组成,空间特征集中反映了地物形状......
目前高光谱成像技术已成为蓝莓品质自动检测的重要手段，其中提取特征波长是一个重要步骤。为获得最佳的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像......
高光谱图像拥有光谱分辨率高、图谱合一的优点，已经成为遥感科学的重要研究方向。大多数传统的高光谱图像分类方法是基于浅层人工特......
高光谱图像（Hyperspectral Image,HSI）目标检测算法包括异常检测算法与光谱匹配算法两类,本文主要针对高光谱图像异常检测算法进行了......
高光谱图像在采集中通常受到各类噪声的污染，存在多种不同程度的退化，传统的高光谱图像去噪仅考虑图像的低秩性而忽略了高光谱图像的......
高光谱图像目标检测是高光谱图像处理的重要内容，然而，受空间分辨率与成像速度的限制，传统的高光谱图像目标检测实时性较差且十分依赖......
高光谱图像蕴含了大量的光谱与空间信息,它可以对目标地物进行较好地识别与分类,并在资源勘测、农业病虫害检测以及生物医学等领域......
高光谱遥感将光谱技术与成像技术相结合,对地物的反射电磁波进行连续密集获取,其采样通道数可达上百个。高光谱图像海量的光谱信息......
高光谱图像由上百个连续的光谱通道组成,包含了丰富的光谱、空间信息。而LiDAR数据涵盖了被调查区域的海拔高度、形状规模等高精度......
环境感知是自动驾驶系统的核心技术,而可通行区域检测是环境感知的重要内容,对自动驾驶的路径规划有重要意义。高光谱图像因其对光......
随着遥感对地观测技术的发展,单一类型的遥感图像已经无法满足逐渐增长的应用需求,而不同类型的遥感数据的之间会存在一定的差异性......
高光谱遥感图像能够提供丰富且精细的光谱特性曲线,表征不同地物目标的特有属性,是人类社会认知了解地球的重要途径之一,被广泛应......
高光谱图像能够同时提供丰富的地物光谱信息和空间分布信息,在遥感领域中占据着重要的位置。然而,高光谱图像在提供丰富信息的同时......
随着我国航天技术的发展以及遥感产业的普及,面向卫星数据的处理和应用成为近年来的研究热点,特别是将区域空间成像和像元光谱感知......
高质量的高光谱遥感图像是众多自然地理学研究的重要数据和必要支撑。然而,由于成像环境或传感器等影响,实际获取的高光谱图像会不......
森林资源制图是森林资源调查、监测和管理的重要依据,其中树种分类是森林制图的基础。通过识别树木种类可以调查植被的空间分布、......
荒漠草原是草原的极限状态，也是草原向荒漠过渡的一类草原。荒漠草原不同群落斑块之间的识别是评价草原荒漠化的一个重要指标。探索......
深度学习已经在高光谱血细胞图像分类中获得广泛应用.然而,传统深度学习模型需要大量标记数据作为样本,忽略了高光谱图像“图谱合......
高光谱图像包含丰富的空间和光谱信息,可以辨识场景中不同地物的物质组成,在地物分类、目标检测等任务中具有重要的应用价值。然而......
高光谱图像具有图谱合一、光谱分辨率高、波段数多等特点,被广泛应用于矿物探测、海洋检测、植被覆盖、精细农业等领域。然而,高光......
随着高分系列的成功发射,我国在遥感领域取得巨大进步。一张高光谱图像数据在光谱维包含有数百波段,在空间维包含数十平方公里面积......
高光谱遥感图像具有丰富的空谱信息,极大提升了传统遥感技术的对地观测能力,被广泛应用于地质勘测、军事侦察等领域。但由于传感器......
为了解决简单卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)不能有效提取与充分利用高光谱图像特征信息的问题,提出了一种基于......
针对现有基于阶梯网络(LN)的高光谱图像分类算法无法充分提取图像的空谱特征而导致分类精度降低的问题,提出一种基于改进阶梯网络......
如何从图像中选择出分类效果好的波段组合是高光谱图像分类任务的关键问题.针对上述问题,提出一种基于单波段图像类间可分性和波段......
新鲜度指标在像素位置缺乏微观参考值,因此将基于均值光谱的化学计量学模型应用到像素光谱时,无法对指标空间分布预测质量进行直接......
超像素级的高光谱图像分类是一类有代表性的谱-空分类方法.与像素级分类方法相比,超像素级的分类方法在分类精度和分类效率方面都......
高光谱图像丰富的空间和光谱信息占据了大量的存储空间,并且随着图像分辨率的提高以及在各个领域的广泛应用,海量的高光谱图像对通......
高光谱图像是由成像光谱仪在数十至上百个窄光谱波段范围内对地物成像而得,不仅能够捕获地物的二维空间信息,还能获得地物连续的光......
高光谱遥感技术利用成像光谱仪获得同时包含地物几何信息及光谱信息的高光谱图像,在军事侦察,公共安全,污染监测,土质调查,精准农......
随着摄像头的不断更新换代,图像的分辨率越来越高,所占空间也越来越大,为图像的存储和传输带来了巨大的挑战。除了考虑增加存储空......
基于超像素技术和流行的主成分分析方法,提出了一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法,所提出的方法利用新定义的局部模块......
高光谱图像光谱带间相似度高且存在大量高维非线性样本,传统的基于表示的分类方法无法对同一波段下的不同样本做出有效区分且会造......
对于基于高光谱图像的应用而言,在不降低性能的前提下,选择信息量大且具代表性的波段是大数据环境下一项具有挑战性的任务。波段选......
高光谱图像是三维数据立方体,拥有丰富的空间信息与光谱信息。高光谱成像仪器通过测量物体在特定光谱波段内发射及反射的电磁波能......
在高光谱图像分类问题中,获得带类别标签的样本需要较高的人力成本。故高光谱图像带标记训练样本数量很有限。另外,高光谱图像特征......
