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国家自然科学基金(41001258)

作品数:4 被引量:24H指数:2
相关作者:卢珊孟强强杨桄赵文利杨婷更多>>
相关机构:东北师范大学空军航空大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇农业科学

主题

  • 3篇异常检测
  • 3篇图像
  • 3篇光谱图像
  • 3篇高光谱图像
  • 1篇端元
  • 1篇端元提取
  • 1篇亚像元
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感影像
  • 1篇异常检测算法
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇主成分分析法
  • 1篇像元
  • 1篇小波
  • 1篇小波分解
  • 1篇NDVI
  • 1篇ROC曲线
  • 1篇波分
  • 1篇测算法

机构

  • 4篇东北师范大学
  • 3篇空军航空大学

作者

  • 4篇卢珊
  • 3篇杨桄
  • 3篇孟强强
  • 1篇雷忠祥
  • 1篇杨婷
  • 1篇赵文利
  • 1篇张俭峰
  • 1篇赵波

传媒

  • 1篇光电子.激光
  • 1篇应用科技
  • 1篇中国农业科学
  • 1篇科学技术与工...

年份

  • 1篇2015
  • 3篇2014
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
利用小波分解和顶点成分分析的高光谱异常检测被引量:5
2014年
针对高光谱图像复杂背景影响异常检测结果的问题,提出了一种新的抑制背景的异常检测算法。首先对高光谱图像采用小波分解,将高光谱图像分解成高频图像和低频图像;然后使用顶点成分分析(VCA)方法提取高频图像的端元光谱图;最后使用光谱角匹配(SAM)技术对高光谱图像进行异常检测。实验结果表明,KRX算法相比,本文算法像素目标个数增加32.35%;虚拟个数减少12.12%,计算时间少2个数量级;本文方法的ROC曲线一直位于KRX、PCA-KPX算法的异常检测方法之上,有利于高光谱图像的实时异常检测应用。
孟强强杨桄孙嘉成雷忠祥卢珊
关键词:高光谱图像小波分解异常检测
基于端元提取的高光谱图像亚像元目标异常检测算法被引量:2
2014年
针对高光谱图像异常检测因为背景复杂、存在亚像元目标而导致检测效果下降的问题,提出了一种新的检测方法。该方法首先对高光谱数据使用主成分分析法进行背景抑制,然后使用正交子空间投影方法进行端元提取,再使用光谱角度匹配技术进行异常检测。最后与其他两种检测方法比较,具有更好的检测效果,证明该方法的有效性。
孟强强杨桄卢珊何高攀
关键词:高光谱图像端元提取异常检测
基于遥感影像NDVI数据的中国种植制度分布变化被引量:16
2015年
【目的】利用1986和1996年的十天合成NOAA-AVHRR-NDVI数据以及2000年SPOT-VEGETATION-NDVI数据对中国主要的种植制度(熟制)分布进行制图,对比二次差分法和离散傅里叶转换法对熟制信息提取的有效性;比较中国多年熟制分布图,研究中国近些年的熟制变化,同时结合气象数据,分析影响熟制变化的可能因素,为粮食产量变化及其原因分析提供理论依据。【方法】首先,利用欧空局全球陆地覆盖数据(ESA Glob Cover),提取中国农业植被区域。其次,使用ENVI和Arc GIS软件,分别利用二次差分法和傅里叶变换法对1986年的植被指数数据进行农业熟制的分布提取,并以中国科学院植物研究所编著的1:400万比例尺的《中国植被图》中的熟制信息作为参考,对两种方法提取熟制信息精度进行检验;采用二次差分法分别绘出1996年及2006年熟制分布图,说明中国熟制分布的变化。最后,利用零级带≥0℃积温划分指标,分析年积温等气候因素对熟制的影响。【结果】(1)二次差分法和傅里叶变换法提取的熟制分布结果都基本符合中国农业熟制的分布规律,遵循越往南熟制越复杂的规律。一年一熟区主要分布在东北大部分地区,一年两熟区分布在河南、河北、山东和安徽一带,而一年三熟的区域零星分布在湖北省以南的省份。熟制分类的精度分别为76.5%和69.4%,kappa系数分别为0.64和0.51,二次差分法的分类精度高于傅里叶变换。(2)利用分类精度较高的二次差分法提取中国1986年、1996年到2006年的熟制分布信息,发现中国熟制间的界线发生了不同程度的北移和西扩,尤其是一年两熟的北界由1986的辽南葫芦岛北移到辽中本溪、沈阳一线,西界也由1986年的甘肃平凉、陕西宝鸡一带西扩至宁夏临夏回族自治州、青海海东地区。同时熟制之间的转换也是复杂多变的,一年一熟制的面积从1986年到2006年减少了33万平方公�
杨婷赵文利王哲怡陆星彤卢珊
关键词:NDVI
基于PCA和KRX算法的高光谱异常检测被引量:1
2014年
针对高光谱图像背景复杂导致高光谱图像异常检测效果下降的问题,提出了一种新的基于抑制背景的高光谱图像异常检测方法。该方法首先使用主成分分析法抑制高光谱图像中的背景信息,得到背景抑制后的图像,然后再使用基于核的RX算法(KRX算法)异常检测,最后将检测结果图进行阈值分割,得到一幅二值图像。最后使用ROC曲线对检测结果进行评价,通过与RX、KRX算法对比,证明本文方法得到的结果具有较高的检测率和较低的虚警率,充分说明文中方法的有效性。
杨桄张俭峰赵波孟强强卢珊
关键词:高光谱图像主成分分析法异常检测ROC曲线
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