基于EMD与神经网络的油膜高光谱数据特征提取

被引：6

作者：

董士伟 ^{[1
]}

周子勇 ^{[1
]}

文百红 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室

[2] 中国石油勘探开发研究院

来源：

遥感技术与应用 | 2010年 / 02期

关键词：

经验模态分解; 神经网络; 油膜; 高光谱; 特征提取;

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：

针对油膜和本底海水的光谱特征,提出了一种基于经验模态分解的高光谱数据特征提取方法,并通过BP神经网络构建分类器对油膜和本底海水进行分类识别。该方法首先利用经验模态分解把原始信号在425～2 390 nm谱段范围内分解为若干个固有模态函数(IMF-Intrinsic ModeFunction),然后计算出每一个IMF的能量,选取若干个包含主要特征信息的IMF分量的能量特征参数作为BP神经网络的输入参数来识别海洋表面油膜信息。研究结果表明,该方法能准确、有效地识别出海洋表面微薄的油膜信息。

引用

页码：221 / 226

页数：6

共 6 条

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