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一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法
被引量:
6
1
作者
罗素群
郭宝峰
+1 位作者
沈宏海
杨名宇
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2017年第6期22-27,共6页
高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基...
高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。
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关键词
粒子群优化
6S模型
大气校正
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高光谱遥感
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职称材料
题名
一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法
被引量:
6
1
作者
罗素群
郭宝峰
沈宏海
杨名宇
机构
杭州电子科技大学信息与控制
研究所
中科院长春光学精密仪器与物理研究所
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2017年第6期22-27,共6页
基金
国家自然科学基金(61375011)
浙江省自然科学基金资助项目(LY13F030015)
文摘
高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。
关键词
粒子群优化
6S模型
大气校正
查找表
高光谱遥感
Keywords
Particle Swarm Optimization(PSO)
6S model
atmospheric correction
Look-Up Table(LUT)
remote sensing
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法
罗素群
郭宝峰
沈宏海
杨名宇
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2017
6
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