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题名BP-ANN在荒漠草地高光谱分类研究中的应用
被引量：14
- 1
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作者
钱育蓉
贾振红
于炯
杨峰
段文亮
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机构
新疆大学软件学院
新疆大学信息科学与工程学院
四川农业大学农学院
中国联通新疆分公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期225-228,共4页
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基金
国家自然科学基金 No.60863003
国际科技合作项目(No.2009DFA12870)
+1 种基金
教育部国家大学生创新性实验计划(No.101075540)
新疆大学博士启动基金(No.BS100128)~~
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文摘
利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别新疆阜康地区的7种典型荒漠草种，对原始高光谱数据作预处理（微分和平滑），选取典型荒漠植被的光谱特征（红边、绿峰、红谷、RVI等）作为输入数据，植被类型作为输出数据，构建基于BP神经网络模型的典型荒漠草地分类器，进行了三组基于高光谱特征的草地类型分类实验，结果表明：（1）红边特征较其余吸收特征更能获得精确的分类结果；（2）波段550～790nnl间的窄波段光谱分类间隔中，20nm优于10nm的间隔；（3）草地分类器中BP网络模型的输入层、隐藏层神经元个数与BP网络训练时间、精度具有复杂的耦合关系，不可一概而论。
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关键词
高光谱特征提取
反向反馈(BP)人工神经网络
红边特征
窄波段光谱
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Keywords
hyper-spectral feature extraction
Back Propagafion（BP） artificial neural network
red edge feature
narrow-band spectrum
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名黄河三角洲典型植被地物光谱特征分析与可分性查找表
被引量：13
- 2
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作者
任广波
张杰
马毅
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机构
国家海洋局第一海洋研究所
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出处
《海洋环境科学》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期420-426,共7页
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基金
国家自然科学基金(41206172
40906094)
+1 种基金
国家海洋局基本科研业务费项目(GY02-2012G12
GY0213G21)
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文摘
通过实地测量黄河三角洲的6种典型植被的现场光谱,开展了基于反射率光谱的植被特征光谱分析和提取,该工作在原始反射率光谱曲线和经过包络线去除法变换后的曲线上分别开展。论文主要工作和结论包括:(1)通过分析建立了黄河三角洲6种典型植被类型的光谱特征波段查找表,并给出了每一种植被区别于其它5种植被类型的特征波段分布范围;(2)分析了包络线去除变换对上述6种植被光谱可分性的影响,发现柽柳由不可分变为可分,碱蓬、棉花、刺槐和天然柳树的可分性光谱波段明显增多和展宽。
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关键词
高光谱
光谱特征提取
黄河三角洲
包络线去除
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Keywords
hyper-spectral remote sensing
spectrum feature extraction
Yellow River Delta
continuum removal
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分类号
X87
[环境科学与工程—环境工程]
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题名高光谱图像的特征提取与特征选择研究
被引量：5
- 3
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作者
杨仁欣
杨燕
原晶晶
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机构
广西师范学院数学与统计科学学院
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出处
《广西师范学院学报（自然科学版）》
2015年第2期39-43,共5页
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基金
广西教育厅项目(201203YB103)
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文摘
特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础.
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关键词
高光谱图像
特征提取
特征选择
主成分分析
最小噪声分离
独立成分分析
核主成分分析
投影寻踪
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Keywords
hyper-spectral image
feature extraction
feature selection
principal component analysis
the minimum noise separation
independent component analysis
kernel principal component analysis
projection pursuit
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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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题名多特征匹配的高光谱图像配准方法
被引量：3
- 4
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作者
安达
赵鑫
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机构
衡水学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2020年第7期118-122,共5页
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基金
国家自然基金青年基金项目(No.61703149)
河北省高层次人才资助项目2018年(No.A201803025)。
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文摘
基于区域的配准方法从处于离散性图像坐标点中,检索配准特征点完成高光谱图像配准,而离散性图像坐标点导致图像特征点提取存在一定误差,导致配准后高光谱图像结构特征缺失。为此,提出多特征匹配的高光谱图像配准方法,首先使用基于Forstner算子的高光谱图像特征提取方法,提取两幅待配准高光谱图像中目标特征,然后基于提取的特征,采用基于多特征匹配的高光谱图像配准方法实现配准。经实验结果验证,该方法提取的高光谱图像特征完整度系数最大值为0.9899,配准后的同类型、不同类型的多特征高光谱图像结构相似度指数始终大于0.9800,且与同类配准方法相比,配准速度提高了6倍与8倍左右,应用性能较为显著。
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关键词
多特征匹配
高光谱
图像
配准
FORSTNER算子
特征提取
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Keywords
multi-feature matching
hyper-spectral
image
registration
Forstner operator
feature extraction
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分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
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题名基于高光谱成像技术的运动人脸姿态识别方法
被引量：1
- 5
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作者
芦鹏
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机构
中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2020年第11期105-109,共5页
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基金
国家社科基金(No.16BTQ064)
辽宁省自然科学基金项目(No.20180550046)
中国刑警学院2019重大项目培育计划资助项目(No.D2019001)。
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文摘
运动人脸姿态受到不规则光谱分布的干扰导致检测的准确性不好,提出基于高光谱成像技术的运动人脸姿态识别方法。采用高光谱视觉成像技术进行运动人脸姿态图像视觉信息采样,采用多层特征分解方法提取运动人脸姿态高光谱图像的边缘轮廓特征量,结合视觉信息重构的方法进行运动人脸姿态光谱特征检测,建立运动人脸姿态的光谱分布结构模型,采用活动轮廓套索模型进行运动人脸姿态高光谱图像角点信息标记,根据角点特征提取结果进行人脸的关键特征点标注,根据运动人脸姿态高光谱图像的特征分布实现运动人脸姿态识别。仿真结果表明,采用该方法进行运动人脸姿态识别的准确性较高,特征分辨能力较强,提高了运动人脸姿态信息检测和特征提取能力。
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关键词
高光谱成像
运动
人脸
姿态
识别
特征提取
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Keywords
hyper-spectral imaging
motion
face
gesture
recognition
feature extraction
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分类号
TN247
[电子电信—物理电子学]
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题名一种新的高光谱图像分类方法
- 6
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作者
杨月桃
王茂芝
郭科
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机构
成都理工大学管理科学学院
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出处
《无线互联科技》
2013年第9期77-77,共1页
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文摘
基于像元波谱曲线特征提取进而利用所提取的特征进行分类是高光谱图像分类的重要研究内容。提出了一种基于傅里叶变换幅度谱的高光谱遥感图像分类新方法,也就是利用像元波谱曲线傅里叶变换幅度谱最值单一特征实现对地物的分类识别。
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关键词
高光谱图像分类
特征提取
傅里叶变换
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Keywords
hyper-spectral remote sensing image classification
feature extraction
Fourier transform
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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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