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多光谱和SAR遥感图像融合分类的特征选取
被引量：
5
1
作者
于秀兰
钱国蕙
贾晓光
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第6期449-453,共5页
针对多光谱和 SAR遥感图像特征层融合分类的特征选取问题 ,以 L andsat卫星的 TM图像和 JERS- 1卫星的 SAR图像融合分类为例 ,给出了一种基于 Rough Set理论的最佳分类特征选取方法 .
关键词
Rough
Set理论
多光谱和
sar
遥感图像
融合分类
特征选取
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职称材料
贝叶斯理论在多波段SAR图像分类融合中的应用
被引量：
3
2
作者
岳晋
杨汝良
宦若虹
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
2008年第2期257-263,共7页
将贝叶斯理论用于多波段SAR图像的分类.分析了常见的乘积方法、平均方法以及中值方法,并在贝叶斯平均方法的基础上,利用SAR图像分类精度与距离因子之间的关系,提出3种改进方法.实验结果表明,多波段融合可以结合各波段的优势和互补信息,...
将贝叶斯理论用于多波段SAR图像的分类.分析了常见的乘积方法、平均方法以及中值方法,并在贝叶斯平均方法的基础上,利用SAR图像分类精度与距离因子之间的关系,提出3种改进方法.实验结果表明,多波段融合可以结合各波段的优势和互补信息,获得单波段分类无法获取的分类结果.改进方法通过加权减小了错误分类信息的影响,进一步提高分类精度.
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关键词
sar
图像
贝叶斯理论
多波段融合
分类
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职称材料
联合变分模态分解和卷积神经网络的SAR图像目标分类方法
3
作者
王源源
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第6期41-46,共6页
针对合成孔径雷达(SAR)目标分类问题,联合二维变分模态分解(BVMD)和卷积神经网络(CNN),通过二维变分模态分解获得原始SAR图像的多模态表示,反映目标的全局和细节信息;设计适当的卷积神经网络分别对各个模态进行分类并输出后验概率矢量;...
针对合成孔径雷达(SAR)目标分类问题,联合二维变分模态分解(BVMD)和卷积神经网络(CNN),通过二维变分模态分解获得原始SAR图像的多模态表示,反映目标的全局和细节信息;设计适当的卷积神经网络分别对各个模态进行分类并输出后验概率矢量;基于Bayesian理论融合各个模态的后验概率矢量;并根据融合后的结果判定目标结果。所提方法通过结合二维变分模态分解和卷积神经网络的优势综合提升SAR图像目标分类性能。实验中,基于MSTAR数据集对所提方法在4种典型场景下进行了测试并与现有方法进行对比,结果表明所提方法性能更具优势。
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关键词
合成孔径雷达图像
目标分类
二维变分模态分解
卷积神经网络
bayesian
决策融合
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职称材料
题名
多光谱和SAR遥感图像融合分类的特征选取
被引量：
5
1
作者
于秀兰
钱国蕙
贾晓光
机构
哈尔滨工业大学电子与通信工程系
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第6期449-453,共5页
基金
国防基金(编号:Y96-01)资助项目
文摘
针对多光谱和 SAR遥感图像特征层融合分类的特征选取问题 ,以 L andsat卫星的 TM图像和 JERS- 1卫星的 SAR图像融合分类为例 ,给出了一种基于 Rough Set理论的最佳分类特征选取方法 .
关键词
Rough
Set理论
多光谱和
sar
遥感图像
融合分类
特征选取
Keywords
Rough Set
theory
multi-spectral and
sar
remote sensing
image
fusion
classification
character selection
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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职称材料
题名
贝叶斯理论在多波段SAR图像分类融合中的应用
被引量：
3
2
作者
岳晋
杨汝良
宦若虹
机构
中国科学院电子学研究所
出处
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
2008年第2期257-263,共7页
文摘
将贝叶斯理论用于多波段SAR图像的分类.分析了常见的乘积方法、平均方法以及中值方法,并在贝叶斯平均方法的基础上,利用SAR图像分类精度与距离因子之间的关系,提出3种改进方法.实验结果表明,多波段融合可以结合各波段的优势和互补信息,获得单波段分类无法获取的分类结果.改进方法通过加权减小了错误分类信息的影响,进一步提高分类精度.
关键词
sar
图像
贝叶斯理论
多波段融合
分类
Keywords
sar image
,
bayesian theory
,
multiband fusion
,
classification
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
联合变分模态分解和卷积神经网络的SAR图像目标分类方法
3
作者
王源源
机构
电子科技大学成都学院
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第6期41-46,共6页
文摘
针对合成孔径雷达(SAR)目标分类问题,联合二维变分模态分解(BVMD)和卷积神经网络(CNN),通过二维变分模态分解获得原始SAR图像的多模态表示,反映目标的全局和细节信息;设计适当的卷积神经网络分别对各个模态进行分类并输出后验概率矢量;基于Bayesian理论融合各个模态的后验概率矢量;并根据融合后的结果判定目标结果。所提方法通过结合二维变分模态分解和卷积神经网络的优势综合提升SAR图像目标分类性能。实验中,基于MSTAR数据集对所提方法在4种典型场景下进行了测试并与现有方法进行对比,结果表明所提方法性能更具优势。
关键词
合成孔径雷达图像
目标分类
二维变分模态分解
卷积神经网络
bayesian
决策融合
Keywords
sar image
target
classification
BVMD
CNN
bayesian
decision
fusion
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多光谱和SAR遥感图像融合分类的特征选取
于秀兰
钱国蕙
贾晓光
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
贝叶斯理论在多波段SAR图像分类融合中的应用
岳晋
杨汝良
宦若虹
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
2008
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
联合变分模态分解和卷积神经网络的SAR图像目标分类方法
王源源
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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