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高光谱图像辐射位深残差量化及其对地物分类影响分析
1
作者
王娟
张爱武
+1 位作者
张希珍
陈云生
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期872-882,共11页
目前的研究大多集中在高光谱图像(HSI)的空间和光谱分辨率的提升及应用上,很少关注辐射分辨率的综合运用。辐射分辨率反映传感器接收地物辐射能量动态变化的范围,探测地物辐射能量的微小变化,同样包含着丰富的地物信息。该研究提出了一...
目前的研究大多集中在高光谱图像(HSI)的空间和光谱分辨率的提升及应用上,很少关注辐射分辨率的综合运用。辐射分辨率反映传感器接收地物辐射能量动态变化的范围,探测地物辐射能量的微小变化,同样包含着丰富的地物信息。该研究提出了一种高光谱图像辐射位深残差量化(HSI radiation bit depth residual quantization method)方法,构建出高光谱图像不同辐射位深层级的位深特征图像(LHSI)及其残差图像(RHSI),并通过实验综合运用高光谱不同辐射位深层级的位深特征图像和残差图像及其组合进行地物分类,并分析其对地物分类精度的影响。实验表明,在保证一定分类精度的基础上,辐射位深为9 bit的位深特征图像,保留了原始高光谱图像的主要信息;辐射位深为4 bit的残差图像,比原始高光谱图像更突出地物细节信息;13 bit的位深特征图像与3 bit的残差图像的组合,既能保留原始高光谱图像的主要信息又能突出地物细节。
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关键词
高光谱图像
辐射
分辨率
辐射位深残差量化
地物分类
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职称材料
题名
高光谱图像辐射位深残差量化及其对地物分类影响分析
1
作者
王娟
张爱武
张希珍
陈云生
机构
首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室
首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心
首都师范大学地理环境研究与教育中心
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期872-882,共11页
基金
国家自然科学基金项目(42071303,41571369)
青海省科技成果转化专项项目(2022-NK-136)
北京市教委—市自然基金联合资助项目(KZ202110028044)资助。
文摘
目前的研究大多集中在高光谱图像(HSI)的空间和光谱分辨率的提升及应用上,很少关注辐射分辨率的综合运用。辐射分辨率反映传感器接收地物辐射能量动态变化的范围,探测地物辐射能量的微小变化,同样包含着丰富的地物信息。该研究提出了一种高光谱图像辐射位深残差量化(HSI radiation bit depth residual quantization method)方法,构建出高光谱图像不同辐射位深层级的位深特征图像(LHSI)及其残差图像(RHSI),并通过实验综合运用高光谱不同辐射位深层级的位深特征图像和残差图像及其组合进行地物分类,并分析其对地物分类精度的影响。实验表明,在保证一定分类精度的基础上,辐射位深为9 bit的位深特征图像,保留了原始高光谱图像的主要信息;辐射位深为4 bit的残差图像,比原始高光谱图像更突出地物细节信息;13 bit的位深特征图像与3 bit的残差图像的组合,既能保留原始高光谱图像的主要信息又能突出地物细节。
关键词
高光谱图像
辐射
分辨率
辐射位深残差量化
地物分类
Keywords
Hyperspectral image
Radiation resolution
Radiation bit depth residual quantization
Image classification
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高光谱图像辐射位深残差量化及其对地物分类影响分析
王娟
张爱武
张希珍
陈云生
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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