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《解放军信息工程大学》 2010年
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基于机器学习方法的高光谱影像分类研究

杨国鹏  
【摘要】:高光谱影像分类是高光谱遥感应用的关键技术之一,对于资源调查、环境监测、精细农业、军事测绘与战场环境探测等应用具有重要意义。为了满足高光谱影像分类对精度、速度和可靠性的要求,针对高光谱影像具有的高维相关特征、非线性可分的特点,本文围绕影像分类及特征提取技术,采用机器学习方法展开了深入研究。论文的主要研究内容和创新点如下: 1.针对基于乘法迭代规则的高光谱影像非负矩阵分解(NMF)收敛速度慢的问题,给出了一种基于改进投影梯度的快速分解算法。采用分块坐标下降法将NMF的整体优化转化为两个子优化问题迭代求解,而每个子优化问题都通过改进的投影梯度法计算。实验分析表明,该方法能够明显提高高光谱影像NMF的收敛速度。 2.针对高光谱影像广义判别分析(GDA)特征提取中核函数参数选择问题,给出了一种高斯径向基核函数参数选择方法。将训练样本数值范围规范化,按对数形式将参数空间离散化,通过交叉验证获取合适参数。实验分析显示,使用该方法选择的参数,GDA特征提取能够显著提高高光谱影像分类的精度。 3.提出了一种基于简约集(RS)支持向量机(SVM)的高光谱影像分类方法。采用序列最小优化算法、交叉验证网格搜索参数选择方法构造高精度的多类SVM分类器,通过微分进化算法求解原像问题来获取简约集向量。经验证,SVM具有良好的泛化能力,RS-SVM能够保持分类精度,有效提高分类速度。 4.提出了一种基于相关向量机(RVM)的高光谱影像模糊分类方法。采用序列稀疏贝叶斯学习算法提高RVM训练速度,针对一对一法构造的多类RVM分类器,将两两配对的概率输出转化为相对于地物类别的隶属度。与SVM的比较表明,RVM参数选择简单、分类速度快;利用模糊隶属度能够标识混合像元,有效提高影像分类的可靠性。 5.提出了一种基于自适应提升(AdaBoost)高光谱影像集成分类方法。选择决策树树桩作为弱分类器,通过Gentle AdaBoost算法提升为分段线性的强分类器,采用一对余法解决多类分类问题。结果表明,AdaBoost分类方法的训练和分类速度快,分类精度优于一般分类方法。 6.通过理论和实验分析了SVM、RVM和AdaBoost在分类精度、训练和分类速度方面的表现,指出了各自在不同高光谱影像分类应用中的潜力。SVM适用于实时性要求不高的地物精细分类,RVM适用于获取具有统计意义的地物分类,而AdaBoost适用于分类精度要求较高的快速分类。
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP751

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 陈伟;余旭初;张鹏强;王智超;王鹤;;基于一类支持向量机的高光谱影像地物识别[J];计算机应用;2011年08期
2 陈伟;余旭初;张立福;张鹏强;;基于新型光谱相似度量的高光谱影像谱聚类算法[J];计算机科学;2012年10期
3 秦进春;余旭初;张鹏强;杨明;;一种基于核偏最小二乘法的高光谱影像最佳波段选择方法[J];测绘科学技术学报;2013年02期
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
2 林娜;高光谱遥感岩矿特征提取与分类方法研究[D];成都理工大学;2011年
3 陈伟;高光谱影像地物智能化提取理论与方法研究[D];解放军信息工程大学;2012年
4 董保根;机载LiDAR点云与遥感影像融合的地物分类技术研究[D];解放军信息工程大学;2013年
5 高阳;高光谱数据降维算法研究[D];中国矿业大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 秦高峰;基于机器学习的多光谱遥感影像分类及城市扩展研究[D];重庆大学;2012年
2 王立志;基于流形学习的高光谱图像降维与分类研究[D];重庆大学;2012年
3 孙毓;基于机器学习的高光谱与SAR图像融合分类研究[D];哈尔滨工业大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨国鹏;余旭初;刘伟;陈伟;;面向高光谱遥感影像的分类方法研究[J];测绘通报;2007年10期
2 李慧;王云鹏;李岩;王兴芳;;基于SVM和PWC的遥感影像混合像元分解[J];测绘学报;2009年04期
3 杨国鹏;余旭初;周欣;冯伍法;;基于广义判别分析的高光谱影像特征提取[J];大连海事大学学报;2008年03期
4 闫永忠;万余庆;;高光谱图像模糊识别分类及其精度评价[J];地球信息科学;2005年04期
5 李乐;章毓晋;;非负矩阵分解算法综述[J];电子学报;2008年04期
6 钱乐祥,泮学芹,赵芊;中国高光谱成像遥感应用研究进展[J];国土资源遥感;2004年02期
7 谭琨;杜培军;;基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类[J];光谱学与光谱分析;2008年09期
8 余旭初;冯伍法;林丽霞;;高光谱──遥感测绘的新机遇[J];测绘科学技术学报;2006年02期
9 王华忠;俞金寿;;核函数方法及其模型选择[J];江南大学学报;2006年04期
10 王国胜;;核函数的性质及其构造方法[J];计算机科学;2006年06期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
2 刘正军;高维遥感数据土地覆盖特征提取与分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
3 张连蓬;基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究[D];山东科技大学;2003年
4 刘春红;超光谱遥感图像降维及分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
5 路威;面向目标探测的高光谱影像特征提取与分类技术研究[D];中国人民解放军信息工程大学;2005年
6 杨哲海;高光谱影像分类若干关键技术的研究[D];解放军信息工程大学;2006年
7 尹清波;基于机器学习的入侵检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 杨金红;高光谱遥感数据最佳波段选择方法研究[D];南京信息工程大学;2005年
2 张倩;基于决策树方法的航空高光谱遥感土地覆盖分类研究[D];山东科技大学;2005年
3 别怀江;基于模糊集的遥感图像分类研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
4 杨国鹏;基于核方法的高光谱影像分类与特征提取[D];解放军信息工程大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 隋学艳;朱振林;朱传宝;杨丽萍;姚慧敏;郭洪海;;基于MODIS数据的山东省小麦株高遥感估算研究[J];山东农业科学;2009年02期
2 蔡薇;郭洪海;隋学艳;杨丽萍;;基于混合像元分解提取小麦种植面积的技术与方法研究[J];山东农业科学;2009年05期
3 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
4 刘金红;陆余良;施凡;宋舜宏;;基于语义上下文分析的因特网人物信息挖掘[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
5 纪启国;;利用小波变换对图像进行像素级融合[J];安徽职业技术学院学报;2008年01期
6 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
7 许小健;张金轮;;微进化算法[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2010年04期
8 潘希姣;;多子群粒子群集成神经网络[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2007年02期
9 戴晓琴;;浅谈遥感技术在土地利用中的应用[J];安徽农学通报;2008年23期
10 陈军;王洪仁;;基于高光谱红边参数的棉花冠层覆盖度提取研究[J];安徽农学通报(上半月刊);2009年09期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 汪震;洪津;张冬英;罗军;;液晶可调谐滤光片在遥感探测中的应用研究[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年
2 饶欢;张智勇;;一种基于ENVI的区域环境分析方法[A];河南地球科学通报2008年卷(下册)[C];2008年
3 许军强;白朝军;孙珂;王明常;;基于TES算法的地表温度反演应用研究[A];河南地球科学通报2009年卷(上册)[C];2009年
4 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 吴静珠;刘翠玲;孙晓容;;支持向量机在近红外光谱检测技术中的应用研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 周兴东;徐州市城区景观格局时空变化遥感监测与分析[D];山东科技大学;2010年
2 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 于化龙;基于DNA微阵列数据的癌症分类技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 李建平;面向异构数据源的网络安全态势感知模型与方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 徐森;文本聚类集成关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 汤春瑞;水下目标声图像多分辨率分析及识别研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李硕;基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 韩筱婕;基于城市热岛减缓的湖泊湿地景观功能连通性研究[D];华中农业大学;2010年
4 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
5 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
6 马冉冉;集成学习算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 王萍;语音情感识别研究[D];山东科技大学;2010年
8 胡红;矿区植物胁迫作用与遥感信息提取[D];山东科技大学;2010年
9 张京钊;基于LUCC与RS/GIS的济南市生态安全评价[D];山东科技大学;2010年
10 邢著荣;基于辐射传输模型和CHRIS数据反演春小麦LAI[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王维;赵慧洁;董超;;基于投影寻踪的高光谱图像异常检测并行算法[J];北京航空航天大学学报;2009年03期
2 黎新伍;;基于MRF模型和EM算法的多源图像融合方法[J];传感技术学报;2006年02期
3 周廷刚,郭达志,陶康华;NCIVI及其在城市绿化航空遥感调查中的应用——以宁波市为例[J];城市环境与城市生态;2003年01期
4 刘伟;冯伍法;任利华;;改进相似性测度的高光谱影像FCM聚类分析[J];测绘工程;2008年05期
5 陈建杰;叶智宣;;多分类SVM主动学习及其在遥感图像分类中的应用[J];测绘科学;2009年04期
6 成晓倩;马洪超;赵红强;镇娇;;一种基于区域增长的机载LIDAR滤波[J];测绘科学;2010年01期
7 陈伟;余旭初;王鹤;闻兵工;靳克强;;基于粒子群算法的高光谱影像端元提取技术[J];测绘科学;2011年04期
8 杨海全;余洁;秦昆;张国宁;;基于知识的LIDAR数据地物提取研究[J];测绘通报;2006年12期
9 杨国鹏;余旭初;刘伟;陈伟;;面向高光谱遥感影像的分类方法研究[J];测绘通报;2007年10期
10 张帆;黄先锋;李德仁;;激光扫描与光学影像数据配准的研究进展[J];测绘通报;2008年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈霄;DNA遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
2 罗伊萍;LIDAR数据滤波和影像辅助提取建筑物[D];解放军信息工程大学;2010年
3 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
4 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
5 刘丽娟;基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究[D];东北林业大学;2011年
6 赖志辉;基于流形学习的稀疏人脸特征提取[D];南京理工大学;2011年
7 刘笑嶂;核方法的若干关键问题研究及其在人脸图像分析中的应用[D];中山大学;2010年
8 舒帮荣;基于约束性模糊元胞自动机的城镇用地扩展模拟研究[D];南京农业大学;2010年
9 周晓明;机载激光雷达点云数据滤波算法的研究与应用[D];解放军信息工程大学;2011年
10 骆社周;激光雷达遥感森林叶面积指数提取方法研究与应用[D];中国地质大学(北京);2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈鹏;遗传算法的改进及在调度优化中的应用研究[D];中国地质大学;2011年
2 祝鹏飞;面向对象的高光谱影像地物分类技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年
3 薛绮;基于线性混合模型的高光谱图像端元提取方法研究[D];国防科学技术大学;2004年
4 解亚龙;应用高分辨率彩红外DMC影像进行昆明市城区绿化信息提取[D];昆明理工大学;2006年
5 王强;Hyperion高光谱数据进行混合像元分解研究[D];东北林业大学;2006年
6 周淑芳;基于机载LiDAR与航空像片的单木树高提取研究[D];东北林业大学;2007年
7 柴绍斌;基于神经网络的数据分类研究[D];大连理工大学;2007年
8 杨国鹏;基于核方法的高光谱影像分类与特征提取[D];解放军信息工程大学;2007年
9 周志林;高光谱图像压缩方法研究[D];南京理工大学;2008年
10 米丽娜;基于SLEUTH模型的银川市空间扩展研究[D];兰州大学;2008年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 孙德山;郭昶;徐婷;;基于一类分类的非线性回归算法[J];计算机工程与科学;2012年07期
2 王静;何建农;;基于K型支持向量机的遥感图像分类新算法[J];计算机应用;2012年10期
3 孙德山;赵君;高釆葵;郑平;刘小菲;;基于一类分类的线性规划支持向量回归算法[J];计算机科学;2014年04期
4 林娜;杨武年;王斌;;基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类[J];计算机工程与设计;2013年08期
5 陈伟;余旭初;张立福;张鹏强;;采用非正定OCSVM的高光谱影像地物检测[J];遥感学报;2012年06期
6 林娜;杨武年;王斌;;高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取[J];武汉大学学报(信息科学版);2013年08期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 童雯;基于PCA和SVM的车标识别方法研究[D];太原理工大学;2012年
2 谭德军;基于多源遥感信息的万盛矿区环境变化研究[D];成都理工大学;2013年
3 史崇升;基于高光谱成像技术的马铃薯外部品质无损检测建模及优化研究[D];宁夏大学;2014年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王建芬,曹元大;支持向量机在大类别数分类中的应用[J];北京理工大学学报;2001年02期
2 贾永红;人工神经网络在多源遥感影像分类中的应用[J];测绘通报;2000年07期
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4 周前祥,敬忠良;高光谱遥感图像联合加权随机分类器的设计与应用[J];测绘学报;2004年03期
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6 朱长青,杨启和,朱文忠;基于小波变换特征的遥感地貌影像纹理分析和分类[J];测绘学报;1996年04期
7 罗音,舒宁;基于信息量确定遥感图像主要波段的方法[J];城市勘测;2002年04期
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10 冯春,陈建平;土地利用/土地覆盖研究中遥感图像分类精度的提高方法[J];地理与地理信息科学;2003年03期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘伟东;高光谱遥感土壤信息提取与挖掘研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
2 刘强;地表组分温度反演方法及遥感像元的尺度结构[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
3 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
4 张兵;时空信息辅助下的高光谱数据挖掘[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
5 刘正军;高维遥感数据土地覆盖特征提取与分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
6 刘勇国;基于数据挖掘的网络入侵检测研究[D];重庆大学;2003年
7 张连蓬;基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究[D];山东科技大学;2003年
8 计明军;若干随机性全局优化算法的研究[D];大连理工大学;2004年
9 刘志刚;支撑向量机在光谱遥感影像分类中的若干问题研究[D];武汉大学;2004年
10 耿修瑞;高光谱遥感图像目标探测与分类技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马文驷;多分类器融合模式识别方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
2 白继伟;基于高光谱数据库的光谱匹配技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
3 符宁;用于VLSI布局的计算智能方法研究[D];电子科技大学;2002年
4 蔡国强;实数型遗传算传的研究及其应用[D];福州大学;2003年
5 黄文艳;支持向量机与指纹分类算法研究[D];河北工业大学;2003年
6 张雄飞;网络环境下高光谱数据库构建及其应用实践[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
7 刘卓;高维数据分析中的降维方法研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
8 张丽;基于多分类器动态组合的手写体数字识别[D];南京理工大学;2003年
9 贾克兵;基于改进禁忌搜索算法的两相电机设计及变频电源的研制[D];沈阳工业大学;2003年
10 黄永泉;基于禁忌搜索的系统辨识研究及辨识软件开发[D];浙江大学;2004年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈蜜;易尧华;李德仁;秦前清;;基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的应用[J];武汉大学学报(信息科学版);2006年01期
2 陈伟;余旭初;王鹤;;基于OSP的端元个数估计方法[J];计算机工程;2009年24期
3 周子勇;卜倩;;Hyperion影像分形信号特征研究[J];遥感学报;2011年01期
4 杨可明;陈云浩;郭达志;蒋金豹;;基于高光谱影像的小麦条锈病光谱信息探测与提取(英文)[J];光子学报;2008年01期
5 何军;王庆;李滋刚;;基于扩散几何坐标的高光谱影像的增强表示(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2009年03期
6 苏俊英;舒宁;;一种基于非线性增益小波滤波的高光谱影像去噪技术研究[J];遥感技术与应用;2008年04期
7 李行;毛定山;张连蓬;;高光谱遥感影像波段选择算法评价方法研究[J];地理与地理信息科学;2006年06期
8 杨国鹏;余旭初;周欣;冯伍法;;基于广义判别分析的高光谱影像特征提取[J];大连海事大学学报;2008年03期
9 余旭初;杨国鹏;冯伍法;周欣;;基于简约集支持向量机的高光谱影像分类[J];计算机科学;2010年11期
10 杨国鹏;周欣;余旭初;陈伟;;基于相关向量机的高光谱影像混合像元分解[J];电子学报;2010年12期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘磊;沈润平;丁国香;;基于高光谱的土壤有机质含量估算研究[A];2009第五届苏皖两省大气探测、环境遥感与电子技术学术研讨会专辑[C];2009年
2 刘庆杰;蔺启忠;王黎明;王钦军;李庆亭;苗峰显;;基于CFFT最优信噪比的星载高光谱影像噪声抑制研究[A];第十七届中国遥感大会摘要集[C];2010年
3 王淑姿;何素鹏;申雍;;高光谱遥测在精准农业之应用[A];中国土壤学会第十一届全国会员代表大会暨第七届海峡两岸土壤肥料学术交流研讨会论文集(中)[C];2008年
4 李飞;周成虎;陈荣国;;基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究[A];第二届中国科学院博士后学术年会暨高新技术前沿与发展学术会议程序册[C];2010年
5 詹远增;王迪峰;毛志华;;基于Hyperion卫星高光谱影像的溢油信息提取研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年
6 黄远程;张良培;李平湘;;基于最小单形体体积约束的高光谱影像端元光谱提取[A];遥感定量反演算法研讨会摘要集[C];2010年
7 李东杰;尹继豪;余席宇;;基于约束能量最小化的小目标检测算法研究[A];第九届全国光电技术学术交流会论文集(下册)[C];2010年
8 付晶;舒宁;孔祥兵;;基于隐马尔可夫模型的光谱匹配算法[A];第十七届中国遥感大会摘要集[C];2010年
9 方立刚;陈水森;;基于反射比的珠江口近岸水质模拟研究[A];苏州市自然科学优秀学术论文汇编(2008-2009)[C];2010年
10 徐元进;胡光道;;穷举法在高光谱遥感图像地物识别中的应用[A];第四届中国软件工程大会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 陈伟;高光谱影像地物智能化提取理论与方法研究[D];解放军信息工程大学;2012年
3 吕杰;基于机器学习和辐射传输模型的农作物叶绿素含量高光谱反演模型[D];中国地质大学(北京);2012年
4 黄远程;高光谱影像混合像元分解的若干关键技术研究[D];武汉大学;2010年
5 肖艳芳;植被理化参数反演的尺度效应与敏感性分析[D];首都师范大学;2013年
6 李硕;基于可见近红外成像光谱技术土壤剖面氮的预测研究[D];华中农业大学;2013年
7 吴见;沙漠化现状定量评价遥感信息模型研究[D];北京林业大学;2012年
8 陈红艳;土壤主要养分含量的高光谱估测研究[D];山东农业大学;2012年
9 梁亮;小麦冠层理化参量的高光谱反演[D];中南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 祝鹏飞;面向对象的高光谱影像地物分类技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年
2 何诗静;基于叶片和冠层级别的高光谱城市树种识别[D];华中农业大学;2011年
3 郭学兰;基于LS-SVM模型的高光谱影像分类的研究[D];中南大学;2013年
4 陈伟;高光谱影像混合像元分解技术研究[D];解放军信息工程大学;2009年
5 徐卫霄;高光谱影像集成学习分类及后处理技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年
6 孙天琳;水生植物与水体混合像元的偏振高光谱特征分析[D];东北师范大学;2013年
7 陆国富;毛竹林冠层参数动态变化及高光谱遥感反演研究[D];浙江农林大学;2012年
8 曹炳霞;HJ-1A高光谱影像在黄土丘陵区生态环境监测中的应用研究[D];长安大学;2011年
9 梁壬凤;彩钢材料的光谱特性及影响因子分析[D];东北师范大学;2012年
10 杨国鹏;基于核方法的高光谱影像分类与特征提取[D];解放军信息工程大学;2007年
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