基于最小噪声分量变换的ASTER遥感数据岩性分类 被引量：6

1

作者 高慧 张建龙 +1 位作者 欧阳渊 张景华 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第2期259-265,共7页

遥感岩性分类相较于普通土地利用分类难度更大,其形状或者规模上都不具有特别明显的规律可循,且在边缘的过渡上也存在模糊性,对于常用的监督分类方法在岩性分类中效果都不甚理想。利用ASTER多光谱数据,总结出一套基于最小噪声分量变换的... 遥感岩性分类相较于普通土地利用分类难度更大,其形状或者规模上都不具有特别明显的规律可循,且在边缘的过渡上也存在模糊性,对于常用的监督分类方法在岩性分类中效果都不甚理想。利用ASTER多光谱数据,总结出一套基于最小噪声分量变换的ASTER遥感数据岩性分类技术流程,在ASTER数据最小噪声分量变换的基础上,通过二维散点图几何顶点提取岩性分类样本,利用光谱角技术对西藏日土地区弗野铁矿范围内的岩性进行分类,并通过中值滤波的方法对分类结果进行后处理。结果表明,分类结果与实际岩性有很好的一致性,总体分类精度达到83.33%。 展开更多

关键词 岩性分类 ASTER 最小噪声分量变换

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基于核最小噪声分离变换的高光谱遥感影像多类SVM分类 被引量：4

2

作者 林娜 杨武年 王斌 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第6期116-119,共4页

高光谱遥感影像具有高维非线性、数据冗余多、训练样本难以获得等特点。在线性最小噪声分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离变换KMNF(Kernel Minimum Noise Fraction)高光谱遥感影像非线性特征... 高光谱遥感影像具有高维非线性、数据冗余多、训练样本难以获得等特点。在线性最小噪声分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离变换KMNF(Kernel Minimum Noise Fraction)高光谱遥感影像非线性特征提取方法。在KMNF特征提取后的影像上利用多类SVM进行高光谱影像分类,分析数据维数、样本个数对分类结果的影响,并与传统的最小距离分类方法进行对比。发现最小距离分类法存在维数灾难现象,当达到一定的特征维数之后,多类SVM分类方法受维数影响较小,具有一定的抗噪声能力,在一定程度上避免了维数灾难现象;利用多类SVM进行分类时,随着样本数目的减少,合理设置有关参数,高光谱图像的分类能够维持在较高精度;而传统的最小距离分类法当样本数量较小时,效果很差,这说明了SVM小样本分类的优势。 展开更多

关键词 高光谱遥感 核最小噪声分离变换 多类SVM

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基于改进最小噪声分离变换的特征提取与分类 被引量：8

3

作者 白璘 惠萌 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第7期1344-1348,共5页

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可进一步提高算法的非线性映射能力。相关向量机高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，将... 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可进一步提高算法的非线性映射能力。相关向量机高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，将新型核最小噪声分离变换方法与相关向量机相结合，对高光谱影像数据进行分类实验。仿真实验结果表明，基于小波核最小噪声分离变换的方法体现了高光谱影像的非线性特征，将所提出的方法应用于HYDICE系统在Washington DC Mall上空拍摄的数据，与对照算法相比，分类精度可提高3％～89／6，并可有效地提高小样本区域的分类精度。 展开更多

关键词 相关向量机 高光谱图像分类 核方法 最小噪声分离变换

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利用最小噪声分数变换的高光谱目标探测方法 被引量：2

4

作者 黄蕾 张莉 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2015年第3期19-23,共5页

针对高光谱遥感影像特征维数多、冗余度高,同时观测信号中广泛存在各种噪声成分的问题,该文提出了一种利用特征降维的高光谱遥感影像目标探测方法。方法首先采用最小噪声分数变换算法对高光谱遥感数据进行特征降维,提取观测信号中的少... 针对高光谱遥感影像特征维数多、冗余度高,同时观测信号中广泛存在各种噪声成分的问题,该文提出了一种利用特征降维的高光谱遥感影像目标探测方法。方法首先采用最小噪声分数变换算法对高光谱遥感数据进行特征降维,提取观测信号中的少量高信噪比成分组成新的数据立方,进而使用高光谱目标探测算子实现目标探测。通过对真实目标位置已知的HyMap高光谱遥感数据目标探测的实验,证明了该文提出的方法能够降低目标探测的虚警率和探测时间。 展开更多

关键词 高光谱 目标探测 特征降维 最小噪声分数变换 主成分分析

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基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法 被引量：17

5

作者 顾海燕 李海涛 杨景辉 《国土资源遥感》 CSCD 2007年第2期53-55,共3页

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数据,提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法,并与其它融合方法进行定量和视觉比较,结果表明该方... 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数据,提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法,并与其它融合方法进行定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 展开更多

关键词 影像融合 主成分分析变换 最小噪声分离变换 HIS变换

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最小噪声分离变换与Haar小波变换结合的壁画线状特征增强方法 被引量：2

6

作者 曹鹏辉 吕书强 +2 位作者 侯妙乐 赵林毅 汪万福 《文物保护与考古科学》 北大核心 2021年第1期26-33,共8页

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辨认。因此,利用高光谱成像与Haar小波变换结合,提出了一种壁画线状特征增强方法。首先,对高光谱影像进行... 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辨认。因此,利用高光谱成像与Haar小波变换结合,提出了一种壁画线状特征增强方法。首先,对高光谱影像进行最小噪声分离(MNF)变换,选取前10波段进行MNF逆变换进行重构,实现高光谱影像的降噪处理。其次,对重构后的影像选择真彩色波段变换为灰度图像,对灰度图像进行Haar小波分解。然后,对最小噪声分离变换后的影像,利用最大平均梯度法进行最优波段选择,将最优波段利用Haar小波进行变换,利用其分解后的低频信号与灰度图像分解后的低频信号相融合,高频信号使用MNF逆变换重构后的灰度图像。最后,对优化组合的低频和高频信号进行Haar小波逆变换得到结果图像,达到增强线状特征的目的。经过与原始灰度影像、主成分分析线状特征增强方法对比,验证了线状特征增强方法的有效性。研究结果可为壁画的保护修复提供更丰富、更直观的参考信息。 展开更多

关键词 壁画 线状特征 高光谱成像 HAAR小波变换 最小噪声分离变换 特征增强

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基于HY-1C CZI影像光谱指数重构数据MNF变换的红树林提取 被引量：22

7

作者 梁超 刘利 +3 位作者 刘建强 邹斌 邹亚荣 崔松雪 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期104-112,共9页

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被的光谱特征及其光谱指数的相关性,采用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,ND... 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被的光谱特征及其光谱指数的相关性,采用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、归一化差异水分指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)、大气阻抗植被指数(Atmospheric Impedance Vegetation Index,ARVI)及利用CZI波段构建的光谱斜率比(CZI Visible Spectrum Slope Ratio,CVSSR)4个指数替代CZI原始波段形成重构数据,基于重构数据的最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction Rotation,MNF)结果分量,建立决策树并实现了红树林信息的自动提取。研究结果表明:结合本文所选光谱指数重构数据及MNF变换方法,能够有效增强CZI影像上红树林与一般陆地植被的光谱差异,基于MNF变换分量建立的决策树可有效提取红树林信息,经与专家解译结果比对,本文方法面积准确率达90%以上;经随机样本点验证,总体检测精度为88%。 展开更多

关键词 HY-1C 海岸带成像仪 红树林 光谱指数 最小噪声分离变换

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基于ICA/MNF变换的高分影像滑坡灾害检测方法研究 被引量：4

8

作者 张海涛 程新文 +3 位作者 陈性义 陈联君 常亚洲 马海荣 《灾害学》 CSCD 2015年第1期193-197,共5页

快速准确地从灾后影像中提取出受灾区域对于灾后救援具有重要意义。鉴于现有提取方法过度依赖滑坡在影像中的光学、纹理等特征的问题,研究了一种结合独立成分分析(ICA)与最小噪声比率变换(MNF)的变化检测方法,以单一时相的影像为基础,... 快速准确地从灾后影像中提取出受灾区域对于灾后救援具有重要意义。鉴于现有提取方法过度依赖滑坡在影像中的光学、纹理等特征的问题,研究了一种结合独立成分分析(ICA)与最小噪声比率变换(MNF)的变化检测方法,以单一时相的影像为基础,运用基于负熵最大化的Fast-ICA算法分离出两个时相影像相互正交的独立成分,并构建对应独立成分的差异影像,最后用最小噪声比率变换实现分布于各个差异影像上变化信息的集中,应用直方图阈值法得到了最终的滑坡灾害信息。选取了滑坡灾害前后两时相的高分辨率遥感影像数据进行实验,结果证实了方法的可行性。 展开更多

关键词 滑坡 独立成分分析 最小噪声比率变换 负熵 差异影像 直方图阈值

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基于小波变换和MNF变换的遥感影像融合 被引量：7

9

作者 李海涛 顾海燕 +2 位作者 林卉 韩颜顺 杨景辉 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第5期56-60,共5页

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(Principal Com-ponents Analysis,PCA)变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离(Minimum Noise Frac-tion,MNF)变换考虑了噪声和融... 随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(Principal Com-ponents Analysis,PCA)变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离(Minimum Noise Frac-tion,MNF)变换考虑了噪声和融合区域,是一种完备的成分分解方法,小波变换(Wavelet Transformation,WT)融合也存在一定程度的光谱失真。由此,本文在分析MNF变换和WT的基础上,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数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其它融合方法的定量和视觉比较,发现该方法能得到更好的融合效果。 展开更多

关键词 主成分分析(变换) 最小噪声分离(变换) 小波变换 影像融合

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MNF与MAD变换相结合的城市扩展研究 被引量：1

10

作者 徐前祥 盛辉 廖明生 《国土资源遥感》 CSCD 2006年第4期43-45,I0004,共4页

针对传统变化检测方法存在的缺陷,将最小噪声比率变换(M in imum Noise Fraction,MNF)和多元变化检测(Mu ltivariate A lteration Detection,MAD)方法应用于东营市城市扩展分析。从MNF和MAD变换获得的影像中提取的二值图像可知,检测结... 针对传统变化检测方法存在的缺陷,将最小噪声比率变换(M in imum Noise Fraction,MNF)和多元变化检测(Mu ltivariate A lteration Detection,MAD)方法应用于东营市城市扩展分析。从MNF和MAD变换获得的影像中提取的二值图像可知,检测结果总体精度达到90.1%,Kappa系数为0.802,证明了本文方法在变化区域检测方面的可操作性和有效性。 展开更多

关键词 遥感 城市扩展 多元变化检测 最小噪声比率变换

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基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术 被引量：21

11

作者 吴见 彭道黎 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期150-153,I0003,共5页

高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与... 高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类。结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3%,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0%。融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值。 展开更多

关键词 遥感 植被 分类 高光谱 最小噪声变换 最大似然法

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高光谱遥感岩矿端元提取与分析方法研究 被引量：12

12

作者 刘汉湖 杨武年 杨容浩 《岩石矿物学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期213-220,共8页

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,进行了辐射校正、最小噪声分离变换(MNF)及纯净像元指数(PPI)处理,在此基础上,应用二维散点图和三维散点图分别提... 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,进行了辐射校正、最小噪声分离变换(MNF)及纯净像元指数(PPI)处理,在此基础上,应用二维散点图和三维散点图分别提取了端元波谱,并开展了端元属性的判别研究。岩矿端元的提取与分析为后续岩矿种类识别奠定了基础,直接影响最终成果的准确度。 展开更多

关键词 高光谱遥感 端元 最小噪声分离变换 纯净像元指数

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基于MNF和SVM的高光谱遥感影像分类研究 被引量：31

13

作者 李海涛 顾海燕 +1 位作者 张兵 高连如 《遥感信息》 CSCD 2007年第5期12-15,25,共5页

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-MNF)变换和支持向量机(Support Vector Machine-SVM)的高光谱遥感影像分类方法。分类实验结果表明:与传统... 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-MNF)变换和支持向量机(Support Vector Machine-SVM)的高光谱遥感影像分类方法。分类实验结果表明:与传统的最大似然分类法(Maxi mum Likelihood Classification-MLC)比较,该方法克服了Hughes现象,分类速度得以提高,总体分类精度达到94.85%,从而表明了该方法用于高光谱遥感影像分类的实用性和优越性。 展开更多

关键词 高光谱遥感 Hughes现象 最小噪声分离变换 支持向量机(SVM)

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MNF和SVM在遥感影像计算机分类中的应用 被引量：10

14

作者 纪娜 李锐 李静 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2009年第6期153-158,共6页

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得理想的精度,以延安市区为实验区,以TM遥感图像的最小噪声被指数NDVI和该地域的DEM作为数据源,采用支持... 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得理想的精度,以延安市区为实验区,以TM遥感图像的最小噪声被指数NDVI和该地域的DEM作为数据源,采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)的方法对研究区土地利用与覆盖状况进行分类,获得了较理想的分类结果。 展开更多

关键词 最小噪声分离变换 支持向量机 黄土高原 遥感图像分类

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基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类 被引量：4

15

作者 林娜 杨武年 王斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第8期2774-2777,2782,共5页

为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimumnoise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法。以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进... 为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimumnoise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法。以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进行BP神经网络分类,并与单独的高光谱影像BP神经网络分类进行比较。美国内华达州CU-PRITE矿区AVIRIS数据的实验结果表明,基于KMNF和BP神经网络的高光谱影像分类较单独BP神经网络分类总体精度及时间性能均得到提高。 展开更多

关键词 高光谱遥感 核最小噪声分离变换 核方法 BP神经网络 分类

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基于MNF的人脸局部变形量激光识别方法

16

作者 何源 李芳丽 王自卫 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第7期194-199,共6页

为减少激光测量对人脸变形量识别产生的误差,准确提取变形特征,提出基于MNF的人脸局部变形量激光识别方法。结合像素点的线性关系,获取面部轮廓分布特征,建立人脸几何特征模型;分析扫描仪工作过程,利用回光强度加权平均算法提取标靶中心... 为减少激光测量对人脸变形量识别产生的误差,准确提取变形特征,提出基于MNF的人脸局部变形量激光识别方法。结合像素点的线性关系,获取面部轮廓分布特征,建立人脸几何特征模型;分析扫描仪工作过程,利用回光强度加权平均算法提取标靶中心,根据斜距、水平角等因素建立激光扫描误差模型,提高激光扫描精度;采用最小噪声分离变换方法计算图像特征维数,实现图像总协方差矩阵变换,达到噪声与目标分离的目的;引入稀疏编码模型,设计包含多种人脸变形特征的字典,获取人脸图像的直方图金字塔特征,在字典中查找出局部变形量。仿真实验表明,所提方法能够准确分割出人脸局部变形特征,识别精度平均为97%,嘴角的水平角识别误差平均为1.2°,平均识别耗时为4.58 s。 展开更多

关键词 最小噪声变换 人脸局部变形量 激光识别 稀疏编码 特征字典

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基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病 被引量：12

17

作者 李志伟 袁婧 +3 位作者 丁为民 杨红兵 沈少庆 崔嘉林 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期97-103,共7页

【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】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪... 【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】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。 展开更多

关键词 水稻纹枯病 无损检测 高光谱成像技术 偏最小二乘法 最小噪声分离变换 线性判别分析

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