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高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展
被引:19
作者
:
何明一
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机构:
西北工业大学电子信息学院及对地观测研究中心,陕西省信息获取与处理重点实验室
何明一
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机构:
畅文娟
梅少辉
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机构:
西北工业大学电子信息学院及对地观测研究中心,陕西省信息获取与处理重点实验室
梅少辉
机构
:
[1]
西北工业大学电子信息学院及对地观测研究中心,陕西省信息获取与处理重点实验室
来源
:
航天返回与遥感
|
2013年
/ 34卷
/ 01期
关键词
:
高光谱图像处理;
特征挖掘;
特征选择;
特征提取;
特征混合;
遥感技术;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
:
081002 ;
摘要
:
从目标空间尺度和传感器空间分辨率的相对大小,把高光谱遥感图像目标检测、识别与分类中的特征挖掘问题划分为多像元、单像元和亚像元3个层次,因而更具自然特性也更适合特征挖掘和目标分类与识别技术的分析。把高光谱遥感图像特征挖掘方法归纳为以保留波段物理意义为主要目的的特征选择、以综合利用所有观测数据信息为主要特色的特征提取,和考虑亚像元多目标混合信息的特征混合3大类。重点且简明地从高光谱遥感数据光谱曲线与光谱特征、特征提取、特征选择以及特征混合分析几个方面综述高光谱遥感数据/图像的特征挖掘技术的研究进展并通过热点问题展望其未来的发展趋势。
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东北师范大学城市与环境学院
中国科学院东北地理与农业生态研究所
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解放军测绘学院学报,
1995,
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基于机器学习的高维多光谱数据分类[D]. 夏建涛.西北工业大学. 2002
[10]
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