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高光谱影像分类
高光谱
遥感
影像分类
和制图
答:
使用支持向量机算法(SVM)训练和
分类高光谱影像
时,首先选择径向基核函数Φ(x)、设置相应的参数,将训练样本映射到高维特征空间;然后再利用SVM在样本特征空间中找出各类别特征样本与其他特征样本的最优分类超平面(OSH),得到代表各样本特征的支持向量集及其相应的VC可信度,形成判断各特征类别的判别函数...
高光谱影像分类
技术研究现状
答:
针对高光谱影像监督分类,可以把现有的分类算法分为
光谱特征匹配分类、统计模型分类、同质地物提取分类、纹理信息辅助分类、面向对象分类
、决策树分类、模糊聚类方法、专家系统分类、神经网络分类、支持向量机分类、流行学习分类、集成学习分类、基于云模型分类等方法。 (1)光谱特征匹配分类方法 根据已知光谱数据,采用匹配分析...
高光谱影像分类
和目标探测要解决的几个核心问题
答:
在对高光谱影像进行监督分类时,经验表明,当训练样本数是光谱维数的100倍时,效果最佳。但对于上百个波段的影像来说,这通常是无法达到的。在训练样本数不变的情况下,分类精度会随着波段数的增加而先增后减。这就是
高光谱影像分类
中的Hughes现象(Hughes,1968),关于这一问题将在2.1中详细阐述。(...
应用于
高光谱影像
精细
分类
的关键点
答:
本节利用谐波分析技术提取
高光谱影像
的能量谱特征成分,并以此作为输入参数,以探索该技术在高光谱影像精细
分类
中的应用。本节实验分析部分设计的因子为3次谐波分析产生的谐波余项、1~3次谐波振幅、1~3次谐波相位。7.1.2.2 样本C/σ2参数选取 SVM用于分类问题,惩罚参数和核函数参数的选取对分类问题...
本章小结
答:
造成这种结果的主要原因是MNF_SVM分类在
高光谱影像分类
之前先进行了最小噪声分离变换,这样把噪声部分进行分离,提取有用的光谱特征和光谱信息,并以此作为分类的目标,同时Hughes现象在一定程度上被克服掉。最终,MNF_SVM图像分类方法达到了降低维数,提高图像分类精度的目的。
Tent-PSO-SVM
分类
模型的验证分析
答:
为了探讨与比较Tent-PSO-SVM模型在
高光谱影像分类
时最优波段选择与提高分类精度的可行性和优势,本章设计了另外两个基于表8.1数据的对比试验:一是直接用SVM进行高光谱影像分类(SVM分类);另是基于PSO进行最优波段组合选取的SVM分类(PSO-SVM分类)。PSO具体参数设置如表8.2所示,SVM、PSO-SVM与...
求助:ENVI监督
分类
对
高光谱影像
进行分类时出现下面错误提示,分离度为...
答:
出现这个情况主要是这一类样本的样本点数量太少,解决方法是多选择样本点。
实验数据与处理方法
答:
实验数据为美国加州圣地亚哥北部岛屿某海军飞机场的AVIRIS
高光谱影像
数据,如图8.2所示。该数据光谱范围是0.4~1.8μm,像元分辨率为3.5m,共有137个波段,有效波段126个。该影像区域内人工建筑占主导地位,相对比较规整。实验的编程环境为Matlab2010,进行高光谱影像的SVM
分类
时,用数据训练获得分类模型...
「光谱小知识」多光谱与
高光谱
的区别?
答:
多光谱和
高光谱
是具有类似技术的光谱成像类型,应用方向也是非常相似,所以很多人分不清哪种是高光谱?哪种是多光谱?那么 多光谱和高光谱的区别 究竟在哪里?第一、波段数不同 多光谱图像通常指3到10个波段;高光谱图像可能有数百或数千个波段。第二、光谱分辨率差异 多光谱的光谱分辨率较差,由于...
高光谱影像
信息的空间特征
答:
高光谱影像
比普通的遥感影像多一维的光谱数据,决定了它有着比普通遥感影像更多针对光谱维的独特处理方法。高光谱的影像空间获得了扩展,数据量剧增,因此可以从高光谱遥感影像中获得更多更有价值的针对性的信息,尤其是在地物微量信息的识别、提取和
分类
中。高光谱遥感影像通常使用一个影像立方体(image cube...
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