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基于多时相CHRIS高光谱卫星数据的优势树种分类研究
被引量：
3
1
作者
韩文军
张苏
+1 位作者
焦全军
吴骅
《林业调查规划》
2019年第2期1-6,共6页
多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区...
多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区的优势树种多时相高光谱卫星填图。结果显示,多时相高光谱数据的可分性指标相比单一时相增幅明显;结合波段选择的多时相高光谱分类结果验证精度较单一时相分类结果和多时相全波段分类精度提高7.5%和1.6%;研究区主要优势树种的分类精度存在差异,柞树和落叶松的分类精度最高,杨树最低,红松与暗针叶林存在一定程度的误分,主要原因为二者的光谱接近且时相特征差异小。
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关键词
多时
相
CHRIS高光谱
卫星
影像
树种分类
光谱特征
BHATTACHARYYA距离
波段选择
可分性准则
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职称材料
遥感图像变化检测算法研究
被引量：
3
2
作者
余银峰
贾振红
+2 位作者
覃锡忠
杨杰
庞韶宁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第25期168-170,174,共4页
提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的无监督的不同时相的卫星影像的变化检测新算法。该算法将非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络这两种方法结合,将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。实验结果表明,...
提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的无监督的不同时相的卫星影像的变化检测新算法。该算法将非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络这两种方法结合,将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。
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关键词
非下采样CONTOURLET变换
脉冲耦合神经网络
无监督变化检测
多时相卫星影像
遥感
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职称材料
题名
基于多时相CHRIS高光谱卫星数据的优势树种分类研究
被引量：
3
1
作者
韩文军
张苏
焦全军
吴骅
机构
国网经济技术研究院有限公司工程数据中心
中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室
中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
出处
《林业调查规划》
2019年第2期1-6,共6页
基金
国网经研院自主投入科技项目(ZZKJ-2018-10)
国家重点研发计划项目(2016YFD0300601)
海南省自然科学基金项目(20164180)
文摘
多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区的优势树种多时相高光谱卫星填图。结果显示,多时相高光谱数据的可分性指标相比单一时相增幅明显;结合波段选择的多时相高光谱分类结果验证精度较单一时相分类结果和多时相全波段分类精度提高7.5%和1.6%;研究区主要优势树种的分类精度存在差异,柞树和落叶松的分类精度最高,杨树最低,红松与暗针叶林存在一定程度的误分,主要原因为二者的光谱接近且时相特征差异小。
关键词
多时
相
CHRIS高光谱
卫星
影像
树种分类
光谱特征
BHATTACHARYYA距离
波段选择
可分性准则
Keywords
multi-temporal CHRIS hyperspectral satellite images
classification of tree species
spectral characteristics
Bhattacharyya distance
band selection
separability criterion
分类号
S79 [农业科学—林木遗传育种]
P228S711 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
遥感图像变化检测算法研究
被引量：
3
2
作者
余银峰
贾振红
覃锡忠
杨杰
庞韶宁
机构
新疆大学信息科学与工程学院
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
奥克兰理工大学知识工程与开发研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第25期168-170,174,共4页
基金
科技部国际科技合作项目(No.2009DFA12870)~~
文摘
提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的无监督的不同时相的卫星影像的变化检测新算法。该算法将非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络这两种方法结合,将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。
关键词
非下采样CONTOURLET变换
脉冲耦合神经网络
无监督变化检测
多时相卫星影像
遥感
Keywords
Nonsubsampled Contourtet Transforrn（NSCT）
Pulse Coupled Neural Network（PCNN）
unsupervised change detection
multi-temporal satellite images
remote sensing
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多时相CHRIS高光谱卫星数据的优势树种分类研究
韩文军
张苏
焦全军
吴骅
《林业调查规划》
2019
3
在线阅读
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职称材料
2
遥感图像变化检测算法研究
余银峰
贾振红
覃锡忠
杨杰
庞韶宁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
3
在线阅读
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职称材料
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