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基于多特征深度子空间聚类的高光谱影像波段选择 被引量：1
1
作者 何珂 孙伟伟 +2 位作者 黄可 陈镔捷 杨刚 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期132-141,共10页
高光谱影像受到高维波段间强相关性的困扰,导致处理应用的困难。而现有高光谱波段选择方法通常以线性角度考虑波段间关系,未充分考虑多尺度的信息且容易受到噪声的影响,导致所选的波段子集性能不佳。为了克服上述问题,本文提出了基于多... 高光谱影像受到高维波段间强相关性的困扰,导致处理应用的困难。而现有高光谱波段选择方法通常以线性角度考虑波段间关系,未充分考虑多尺度的信息且容易受到噪声的影响,导致所选的波段子集性能不佳。为了克服上述问题,本文提出了基于多特征的深度子空间聚类方法进行高光谱影像波段选择。该方法将自表达层嵌入到卷积自编码器中学习子空间自表达系数,充分考虑了空间信息和光谱信息的交互,用非线性的视角思考了波段间关系。为了提高潜在表征的学习能力,提升自表达系数学习的准确性,本文将注意力模块和多特征提取模块与卷积自编码器相结合,进一步降低了异常值的干扰。本文在3个高光谱遥感影像数据集上,将提出的方法与几种经典主流的方法进行多种对比实验,证明了本文方法能够选择具有代表性的波段子集。 展开更多
关键词 高光谱遥感 降维 波段选择 多特征 深度子空间聚类
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耦合注意力机制DNN的PM_(2.5)估算及时空特征分析 被引量：1
2
作者 陈镔捷 叶扬 +4 位作者 林溢 游诗雪 邓劲松 杨武 王珂 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1027-1038,共12页
PM_(2.5)作为指示环境质量的重要因子之一,不仅影响着灰霾天气的发生,还与公众健康息息相关,近年来受到广泛的关注。尽管PM_(2.5)地面观测站点在不断地扩张,其覆盖范围依旧有限,难以反映全域PM_(2.5)浓度的时空异质性。本研究运用卫星... PM_(2.5)作为指示环境质量的重要因子之一,不仅影响着灰霾天气的发生,还与公众健康息息相关,近年来受到广泛的关注。尽管PM_(2.5)地面观测站点在不断地扩张,其覆盖范围依旧有限,难以反映全域PM_(2.5)浓度的时空异质性。本研究运用卫星遥感气溶胶光学厚度数据,辅助因子除常规的气象因子等以外,还加入了针对中国人民生产生活习惯的农历日因子,提出一种耦合注意力机制的深度神经网络模型,对长三角区域2015年—2020年PM_(2.5)浓度进行了逐日的高精度估算。模型交叉验证结果显示决定系数R2高达0.85,斜率0.86,与地面站点观测值有较高的一致性,优于多元线性回归和随机森林模型。长三角区域PM_(2.5)浓度时空特征分析结果表明,PM_(2.5)浓度在空间上呈现北高南低的趋势;季节特征以冬季浓度最高,夏季浓度最低,春秋过渡。此外,长三角区域2015年—2020年整体PM_(2.5)浓度呈下降趋势,其中以上海市最为明显,下降速率为3.30μg/(m^(3)·a),其次为江苏省(2.65μg/(m^(3)·a));浙江省与安徽省下降速率都小于2μg/(m^(3)·a),但由于安徽省PM_(2.5)浓度远高于浙江省,提升空间更大,需要更多的关注。综上所述,利用卫星数据结合本研究提出的方法能弥补地面观测站点的不足,获得高精度全域PM_(2.5)浓度时空分布特征,从而更科学地指导相关政策的规划与落地。 展开更多
关键词 遥感 气溶胶光学厚度(AOD) 深度学习 注意力机制 长三角区域 空气质量
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