共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
四种用于雷达遥感图像融合的空间分量提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
使用光学多光谱遥感图像对雷达图像进行空间增强,需要从光学多光谱图像中提取其空间分量。提取空间分量的基本方法有两种：主成分分析(PCA)和IHS变换法,PCA法可以对多光谱图像的所有波段进行分析,得到的第一主成分PC-1代表原始多光谱图像的空间信息,而IHS法只能输入多光谱图像的3个波段,经IHS变换得到的I分量代表原图像的空间信息;将用两种方法提取的PC-1和I分量直接与雷达遥感图像融合,发现PCA法的空间增强效果更为显著,而IHS法的色调保持效果更好。将PC-1和I分量分别进行0～255线性拉伸,然后与雷达遥感图像融合,发现二者对雷达图像的空间增强效果都显著增加,而色调保持水平均有所下降,但PCA法的空间增强效果仍然优于IHS法,而IHS法的色调保持水平仍然优于PCA法。该项研究为用户进行雷达图像融合提供了四种可供选择的提取空间分量的方法。 相似文献
2.
一种基于IHS变换的改进型图像融合的算法 总被引：11，自引：4，他引：11
常用的遥感图像融合的方法如IHS变换法、Brovey变换法和主成分变换法实施图像融合时，均会有不同程度的光谱扭曲的现象，该文探讨了一种新的光谱保持型的DFF融合算法。DFF融合法先对参与融合的全色波段进行方向滤波，而后将滤波后的全色波段替换IHS正变换后的明度分量，再进行IHS逆变换便得到融合图像。DFF融合后的图像色彩与TM影像一致，光谱保持性能也优于IHS变换法，DFF融合图像的分类精度也高于IHS融合图像。 相似文献
3.
一种改进的RS图像融合方法用于土地利用调查 总被引：1，自引：0，他引：1
常用的遥感图像融合的方法如IHS变换法在实施图像融合时,会产生色彩扭曲现象,本文探讨了一种新的光谱保持型的高通滤波融合算法(HPFF融合法)。HPFF融合法先对参与融合的全色波段进行高通滤波,尔后将滤波后的全色波段替换多光谱经IHS正变换后的强度分量,再进行IHS逆变换便得到融合图像。HPFF融合法的光谱保持性能优于IHS变换法,HPFF融合后的图像的色彩与TM影像相近,HPFF融合后图像的分类精度高于IHS融合后的图像,HPFF融合法是一种能较好地保持光谱特性的融合方法。 相似文献
4.
基于HIS颜色模型的珍珠颜色分选方法 总被引：7，自引：4，他引：3
为研究和实现珍珠的自动分选,提出了一种对珍珠的色调及饱和度进行分选的方法.将珍珠图像由RGB颜色模型转换到HIS模型中进行处理,根据,(亮度)分量直方图,通过全局分割提取珍珠光亮区,掩模后得到光亮区H(色调信息)、S(饱和度信息)均值.其中针对色调分选要求,运用了基于RPROP算法的人工神经网络学习方法;针对各色系内色彩的深浅差异,运用了K-均值聚类方法对S均值进行分类.从而实现了先按照珍珠表面色彩进行分类,再将同一色系内的珍珠按照饱和度进行再度分选,最终达到颜色分选要求. 相似文献
5.
面向对象的多光谱图像特征遗传选优方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了有效提高作物遥感识别过程中对作物分类的精度,需要对光谱图像特征进行合理选择,得到最佳波段组合.该文在对多光谱数据的光谱信息特征进行全面分析基础上,针对目标地物,提出面向对象的多光谱图像特征遗传选优算法模型.在模型中,先根据最佳指数因子法计算比较,得出最佳识别组合的特征数量:然后,以最大最小距离作为理论基础,对Jeffries-Matusita(J-M)距离改进,得到加权J-M距离,作为衡量特征对分类有效性的判据,并以此构建适应度函数,运用遗传算法对结果优化处理,选择出对分类敏感的波段组合.以吉林德惠县内的Landsat-5数据为例,进行波段选择实验,取得较好的成效. 相似文献
6.
非遥感数据与遥感数据复合是提高遥感影像解译精度的重要方法之一。以延河流域1997年TM影像和1∶5万DEM为数据基础,在遥感影像处理软件ERDAS IMAGINE 8.4支撑下,研究了遥感数据与非遥感数据的复合方法。研究表明,利用彩色空间变换能取得较好的效果。把遥感影像从RGB颜色模式通过彩色空间变换变换到IHS颜色模式,利用DEM代替IHS模式的色度(H)分量并通过逆变换变回到RGB模式。变换后各地类间颜色对比度增大,有利于监督分类中分类模板的建立和提高分类精度。 相似文献
7.
基于计算机视觉技术的温室黄瓜叶片营养信息检测 总被引：34，自引：7，他引：27
应用计算机视觉技术研究了诊断温室作物营养状态的方法。在日光条件下采集了温室黄瓜叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb,以及色度、饱和度和亮度指标(HSI)。在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与叶片含氮率、含磷率和含水率之间的相关特性。分析结果表明：叶片绿色分量G和色度H分量与氮含量线性相关,可用作利用机器视觉快速诊断作物长势的指标,而其它分量与氮含量没有明显的相关性;颜色各分量与磷含量和水分含量均没有表现出明显相关关系;在对单次数据进行分析和比较时发现在同一光照条件下,绿色分量G和色度H与氮含量之间存在较好的线性相关特性,而当光照条件不同时,对两变量之间的线性关系存在一些影响,需要在进一步的试验研究中通过使用人工光源和系统标定的方法改进,以提高线性回归的精度。 相似文献
8.
用于微小型光谱仪的冬小麦抽穗期叶绿素含量诊断模型 总被引：3，自引：3，他引：0
采用基于微小型光谱学传感器构建的作物冠层反射光谱探测系统,在田间轻量便携式地测量冬小麦抽穗期冠层可见光-近红外反射光谱。首先对冠层反射光谱进行去噪预处理,对原始光谱先一阶微分运算后,采用Bior Nr.Nd双正交小波进行小波包分解和重构以达到数据平滑的目的。对样本点数据利用蒙特卡罗抽样方法进行分析,去除异常样本点值,然后基于Random frog特征变量选取算法进行叶绿素含量敏感波长筛选。分别对原始光谱和经预处理后的光谱数据所选取的敏感波长进行偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,建模结果如下:基于原始光谱的敏感波长639、436、459、642、556、653、596、455 nm建立叶绿素含量诊断PLSR模型,建模精度Rc2为0.70,均方根误差为1.398 0,验证精度Rv2为0.10,均方根误差为2.381 0;经过预处理后,基于选取的特征波长719、572、562、605、795、527、705、514 nm建立叶绿素含量诊断PLSR模型,建模精度Rc2为0.69,均方根误差为1.364 8,验证精度Rv2为0.52,均方根误差为1.839 7,估测能力得到了提高。结果表明:基于微小型光谱学传感器构建的作物冠层反射光谱探测系统能够合理地预测冬小麦叶片中的叶绿素含量,可用于田间冬小麦抽穗期的作物营养诊断。 相似文献
9.
基于高光谱信息融合和相关向量机的种蛋无损检测 总被引：2，自引：3，他引：2
为了尽可能早的检测出无精蛋和受精蛋,该文提出采用透射高光谱成像技术,融合图像和光谱信息,对其受精信息进行检测。利用高光谱图像系统采集孵化前种蛋在400~1 000 nm的高光谱图像,提取图像特征(长短轴之比、伸长度、圆度、蛋黄面积与整蛋面积之比);筛选出400~760 nm的波段,通过Normalize预处理结合相关系数法提取155个光谱特征变量;运用主成分分析法对图像和光谱的融合信息进行降维,采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)分别建立基于图像、光谱和图像-光谱融合信息的受精蛋和无精蛋分类判别模型,并与支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行比较,RVM模型检测正确率分别为90%,91%,96%;测试集检测时间分别为0.6619,1.0821,0.5016 s。SVM模型检测正确率分别为84%,90%,93%;测试集检测时间分别为5.9386,5.9886,5.6672 s。结果表明,基于图像-光谱融合所建立的模型优于单一信息的模型,在分类精度上,采用RVM分类精度高于SVM的分类精度;在分类时间上,RVM的分类时间比SVM短,因此,利用高光谱融合信息和相关向量机可以提高种蛋检测精度,研究结果为孵前无精蛋和受精蛋的在线实时检测提供参考。 相似文献
10.
叶绿素是作物进行光合作用合成有机物的主要色素,实时监测烤烟叶片叶绿素含量对跟踪烟株氮素营养状况和判别烟叶成熟度具有重要的指导作用。基于对烤烟叶片光谱特征的分析,以不同供氮水平下实测的烟叶高光谱数据及叶绿素相对含量(SPAD)为数据源,采用一阶导数(1st Der)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)和SG平滑(SG)对原始光谱数据进行预处理,先采用连续投影法(SPA)挑选出每个预处理条件下的特征波长,后将各特征波段下的光谱反射率作为模型的输入变量,利用反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种机器学习的方法分别构建烤烟叶片叶绿素含量估测模型。使用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对值误差(MAE)对每个机器学习模型的性能进行了评估和比较。结果表明：3种机器学习方法训练出的模型相比较,RF模型的预测准确率最高;烤烟叶片原始光谱经MSC和SNV预处理后的光谱信息作为输入变量,经RF算法建模具有较高的精度和良好的预测能力,模型为MSC-SPA-RF(R2=0.96,RMSE=1.15,MAE=... 相似文献