高光谱遥感图像目标检测讲解

高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究高光谱遥感是在测谱学基础上逐渐发展起来的新型遥感技术,除了空间图像信息外,其所具有的精细光谱信息,克服了宽波段遥感探测的局限,被广泛应用于多种领域,成为对地观测最重要的信息源之一。但由于成像原理

高光谱遥感图像目标检测概要78页PPT

《机器学习》课程项目报告高光谱图像分类——基于CNN和ELM学院信息工程学院专业电子与通信工程学号 35学生姓名曹发贤同组学生陈惠明、陈涛硕士导师杨志景2016 年 11 月一、项目意义与价值高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初，是

光谱特 征提取高光 谱遥 感的成像机 理辐射校正端元高光谱图像 地物分类军、 民应反射率反提取用演遥感物 理学基础图像压缩 与解压缩光谱解 混合基于光谱特 征的地物识别光谱的获取高

第五讲 高光谱图像目标检测接 下 一．高光谱图像目标检测概述 – ㈠高光谱目标检测的优势 来 ……– – ㈡高光谱目标检测方法分类 ㈢高光谱目标检测的一般流程二．基于纯点模型的目标

硕士学位论文高光谱图像的异常目标检测及亚像元定位研究RESEARCH ON ANOMALY TARGET DETECTION AND SUBPIXEL MAPPING IN HYPERSPECTRALIMAGERY朱凤阳哈尔滨工业大学200

高→基于纯点模型的检测光→基于混合点模型谱– 基于线性混合模型图 像– 基于非线性混合模型目标检测概述㈡高光谱目标检测方法分类一 – 按技术路线：高 光 谱 图 像 目→基于统计方

III华侨大学硕士学位论文this paper proposes an ACE sub-pixel target detection algorithm based on loca

S = (x – m)T Λ-1 SEG (x – m) x = (x1, x2) m = (m1, m2)(1) (2) (3)Λ SEG2 σx = 21 σ x2 , x1

《机器学习》课程项目报告高光谱图像分类——基于CNN和ELM学院信息工程学院专业电子与通信工程学号 2111603035学生发贤同组学生惠明、涛硕士导师志景2016 年 11 月一、项目意义与价值高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初

SIPARemote Sensing第五讲 高光谱图像目标检测本 一． 高光谱图像目标检测技术概述 讲 二． 基于纯点模型的目标检测 内 三． 基于多元统计混合模型的目标检测 容

第ｌ期路威等：基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测算法４１２高光谱遥感影像小目标自动检测蠹互意裟妻警篙勰菜需喜鐾本文的高光谱影像小目标自动检测算法主要上的分布差异，较好地分离目标和背景信息。包含３个部分（见图１）。第１部分完成高光谱影像的

基于核方法的高光谱图像目标检测技术研究----文献选读综述报告1前言20 世纪80 年代遥感领域最重要的发展之一就是高光谱遥感的兴起。从20 世纪90 年代开始，高光谱遥感已成为国际遥感技术研究的热门课题和光电遥感的最主要手段。高光谱遥感图

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