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题名植被多角度光谱信息采集系统的设计与分析
被引量：2
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作者
王捷
肖爱平
焦子锑
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机构
北京林业大学工学院
北京师范大学地理学与遥感科学学院
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出处
《湖北农业科学》
北大核心
2014年第9期2165-2170,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41171261)
中央高校基本科研业务费专项(YX2011-7)
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文摘
多角度光谱信息采集系统可以测量植被作物的双向反射特性,配合高光谱分辨率遥感卫星影像,反演得到植被的结构参数信息。多角度光谱信息采集系统主要包括机械系统与控制系统两大部分。机械系统由天顶机构与方位机构组成,方位圆轨道直径4 m,天顶圆导向轨道半径1 m,其特点在于光谱仪视场内无阴影,结构简单,便于安装、运输。控制系统提供多种测量模式以满足不同的观测需求,观测参数可根据需要在控制平台中手动输入,更改方便,操作简单。
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关键词
高光谱遥感
多角度反射
植被信息
测量系统
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Keywords
key words： hyperspectral remote sensing
multi-angle reflection
vegetation information
measurement system
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
Q94
[生物学—植物学]
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题名融合BOVW和复杂网络的高光谱遥感图像分类
被引量：1
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作者
宁晨
谢红薇
孟丽楠
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机构
太原理工大学软件学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第9期219-229,共11页
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基金
国家自然科学基金(61872262)
山西省基础研究计划(201801D121143)。
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文摘
为挖掘高光谱遥感图像的深层光谱特征,获取优化特征空间以提高分类准确率,提出了一种基于视觉词典和复杂网络的高光谱遥感图像分类的光谱特征提取方法。通过改进视觉词典方法,使用K-Means方法计算各类样本的聚类中心作为词典,并计算各待测试样本的光谱像素值与词典光谱向量中相同光谱波段的差值,计算出单个待测样本点的词频直方图。同时,为提升所提取特征关于像素点波段之间关联的表达,引入复杂网络理论,将样本点光谱向量矩阵化,利用像素点的矩阵位置和像素值构建复杂网络,再对网络进行阈值动态演化,并提取各个子网络拓扑特征。融合二者所提取的特征进行分类。在Salinas和KSC高光谱遥感数据集上的实验结果表明,该算法都可以取得更优的分类效果。
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关键词
高光谱遥感图像
视觉词典(BOVW)
复杂网络
图像分类
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Keywords
hyperspectral remote sensing image
bag of visual words(BOVW)
complex networks
image classification
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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