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题名基于分类回归树方法的遥感信息快速提取研究
被引量：2
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作者
高剑
孙辉
潘之腾
李建梅
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机构
菏泽市科学技术信息研究所
南京邮电大学
菏泽市产品检验检测研究院
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出处
《现代电子技术》
2023年第11期33-37,共5页
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文摘
遥感信息具有一定的连续变化性,这将会在一定程度上使得遥感信息快速提取存在偏差,其提取的时间也随之增加,容错率下降,为此文中提出基于分类回归树的遥感信息快速提取方法。通过噪声调整的主成分分析法(NAPCA)提取遥感信息的特征,利用复小波变换法对图像进行去噪处理,同时结合邻域值函数完成小波系数收缩。通过分类回归树方法进行样本训练,连续不间断获取遥感信息,结合Bayes判别准则完成遥感信息快速提取。实验结果表明,所提方法能够有效提升容错率,降低遥感信息快速提取偏差和时间。
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关键词
遥感信息提取
分类回归树方法
图像去噪
小波系数收缩
偏差降低
实验测试
城市绿化
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Keywords
remote sensing information extraction
classification regression tree method
image denoising
wavelet coefficient shrink
deviation reduction
experimental testing
urban greening
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分类号
TN911.7-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[电子电信—信息与通信工程]
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