高光谱图像特征及分类技术研究
介绍了高光谱图像的数据特点,描述了非监督分类和监督分类算法,以及评价分类效果的方法.利用森林场景高光谱图像,对K值聚类算法、最小距离分类算法和光谱角度填图算法进行了实验验证,并对不同算法进行了评价.试验结果表明,监督分类,尤其是光谱角度填图方法的效果要明显好于非监督分类方法.
高光谱图像、非监督分类、监督分类、评价准则、分类效果
12
TP751(遥感技术)
2015-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
30-34
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高光谱图像、非监督分类、监督分类、评价准则、分类效果
12
TP751(遥感技术)
2015-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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