高光谱与LiDAR数据融合研究——以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为例

来源 :国土资源遥感 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ernest5

【摘要】

：

高光谱遥感能同时获取地物空间影像和连续且精细的光谱信息,以图谱合一的形式更为精确地描述地物,然而高光谱影像普遍存在同物异谱和同谱异物现象,给准确地物分类带来挑战;激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够获取地物拓扑信息,可用于构建地表三维模型,但单纯采用LiDAR数据无法准确识别地物。基于以上2点,开展高光谱影像和LiDAR数据的融合研究,采用形态学属性剖

【作者】

：

杨思睿薛朝辉张玲苏红军周绍光

【机构】

：

河海大学地球科学与工程学院,江苏海事职业技术学院船舶与海洋工程学院

【出处】

：

国土资源遥感

【发表日期】

：

2018年04期

【关键词】

：

高光谱影像激光雷达扩展形态学属性剖面稀疏多项式逻辑回归 hyperspectral images LiDAR extented morphologic

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目“高光谱遥感影像稀疏深度学习与分类研究”(编号:41601347),江苏省自然科学基金项目“稀疏图嵌入的高光谱遥感影像小样本分类研究”(编号:BK20160860),中央高校基本科研业务费“高光谱遥感影像半监督深度学习与分类研究”(编号:2018B17814),江苏省光谱成像与智能感知重点实验室2018年开放基金项目(编号:3091801410406),测绘遥感信息工程国家重点

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

利用局部稀疏不变特征的遥感影像检索

为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀疏表示作为图像的特征描述;然后,对稀疏表示特征构建视觉词典,并进行空间金字塔匹配,获取稀疏直方图特征;最后,使用稀疏特征训练SVM分类模型,通过分类模型输出与查询影像属于一个类别的影

期刊

局部不变特征过完备字典稀疏表示SVM分类模型影像检索local invariant featuresover- complete dictionar

高光谱与LiDAR数据融合研究——以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为例

其他学术论文