标准化变换对高光谱影像波段选择影响

发布时间：2018-07-02 23:14

  本文选题：高光谱影像 + 波段选择　； 参考：《遥感信息》2017年02期

【摘要】：针对高光谱影像波段选择方法常采用方差大小度量波段信息量、忽略了地物不同波段光谱响应差异的问题,提出了基于标准化变换的波段选择方法。以江苏省里下河地区2009年9月7号的Hyperion影像为例,系统比较了影像标准化变换对3个经典波段选择指数(OIF、SI和CI指数)的影响以及3个指数各自最优波段组合对影像分类结果的影响,同时考虑了波段个数(3、4和5)对分类精度的影响。得出结论:标准化变换提高了OIF和SI指数对应最优波段组合的分类精度;OIF指数随着波段个数的增加表现力下降;CI指数表现最稳定,在波段个数为5时,分类结果达到最好,总体分类精度达到90.06%,Kappa系数为0.871 7。
[Abstract]:In order to solve the problem of spectral response difference in different bands of ground objects, a band selection method based on standardized transformation is proposed to solve the problem that the variance of band information is often used to measure the spectral information in hyperspectral images. Take Hyperion images from Lixiahe area, Jiangsu Province on September 7, 2009 as an example. The effects of standardized image transformation on the three classical band selection indices (OIFSI and CI indices) and the effects of the optimal band combinations of the three indices on the image classification results are systematically compared. The influence of the number of bands (3 ~ 4 and 5) on the classification accuracy is also considered. It is concluded that the standardized transformation improves the classification accuracy of the optimal combination of OIF and SI exponents. With the increase of the number of bands, the performance of CI index is the most stable. When the number of bands is 5, the classification results are the best. The overall classification accuracy is 90.06 and the Kappa coefficient is 0.871.
【作者单位】： 锡林郭勒盟气象局;南京信息工程大学地理与遥感学院;伯明翰大学地球地理环境学院;
【基金】：国家自然科学基金(41571418、41401471)
【分类号】：TP751

【参考文献】

相关期刊论文 前5条

1 任晓东;雷武虎;谷雨;赵青松;;一种改进的高光谱图像波段选择方法[J];计算机科学;2015年S2期

2 杨金红;尹球;周宁;;一种改进的高光谱数据自适应波段选择方法[J];遥感技术与应用;2007年04期

3 朱泽生;孙玲;;基于卫星遥感的区域棉稻与稻棉轮作周期估算模型研究[J];作物学报;2006年01期

4 谭炳香;李增元;陈尔学;庞勇;;EO-1 Hyperion高光谱数据的预处理[J];遥感信息;2005年06期

5 刘春红,赵春晖,张凌雁;一种新的高光谱遥感图像降维方法[J];中国图象图形学报;2005年02期

相关博士学位论文 前1条

1 董延华;超光谱遥感图像处理关键技术研究[D];哈尔滨理工大学;2006年

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 胡中天;叶绿;;实时交互式三维模型纹理映射算法[J];浙江科技学院学报;2017年03期

2 吴斌;孙显;王宏琦;付琨;;一种三维建筑物模型自动纹理映射方法[J];遥感信息;2017年02期

3 杨光;王伟;郭霞;;大区域河道水面模拟方法研究[J];测绘地理信息;2017年02期

4 黄峻;李峰;桂彦;刘杨;;利用基元分布的模型表面纹理合成方法[J];小型微型计算机系统;2016年10期

5 李媛;胡翰;谢金华;朱庆;张叶廷;杜志强;彭明军;高山;;局部区域表面一致性约束的三维模型纹理映射方法[J];武汉大学学报(信息科学版);2016年12期

6 赵毅力;徐丹;张雁;;基于球面全景图的虚拟场景实时漫游系统[J];计算机与现代化;2016年02期

7 杜丽美;;纹理映射在物体重建中的应用[J];太原师范学院学报(自然科学版);2015年04期

8 姚砺;钱朔;;基于三角网格模型的局部纹理映射[J];计算机应用与软件;2015年03期

9 王蒙;刘小平;邹艳妮;;大规模点云数据的球面纹理映射方法[J];计算机工程;2015年01期

10 李占利;刘小靖;孙瑜;;基于弹簧-质点模型的不规则曲面纹理映射[J];计算机工程与设计;2014年10期

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 苏志勋;赵元棣;曹俊杰;;约束纹理映射的自适应方法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2009年12期

2 卿来云;山世光;陈熙霖;高文;;基于球面谐波基图像的任意光照下的人脸识别[J];计算机学报;2006年05期

3 江巨浪;张佑生;薛峰;胡敏;;两步纹理映射的改进算法[J];系统仿真学报;2006年05期

4 杜鹏;石教英;;基于块的任意曲面上的纹理合成[J];计算机工程与设计;2005年12期

5 孙岩;基于位移矢量的纹理恢复[J];计算机工程与设计;2005年07期

6 黄超超,凌永顺,吕相银;地形纹理映射方法研究[J];计算机仿真;2005年01期

7 汤颖,孙汉秋,张宏鑫,林海,鲍虎军;用户控制的纹理合成[J];计算机辅助设计与图形学学报;2004年10期

8 江巨浪,张佑生;一种适用于球面局部区域的纹理映射算法[J];中国图象图形学报;2004年09期

9 彭群生,胡国飞;三角网格的参数化[J];计算机辅助设计与图形学学报;2004年06期

10 冯结青,赵豫红;均值重心坐标的鲁棒算法及其几何性质[J];计算机辅助设计与图形学学报;2004年06期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 冯永康;余华;;多光谱数据波段选择方法试验研究——以湖北神农架林区为例[J];遥感信息;2009年05期

2 葛亮;王斌;张立明;;基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择[J];计算机辅助设计与图形学学报;2011年11期

3 王立国,谷延锋,张晔;基于支持向量机和子空间划分的波段选择方法[J];系统工程与电子技术;2005年06期

4 李行;毛定山;张连蓬;;高光谱遥感影像波段选择算法评价方法研究[J];地理与地理信息科学;2006年06期

5 杨诸胜;郭雷;罗欣;胡新韬;;一种基于主成分分析的高光谱图像波段选择算法[J];微电子学与计算机;2006年12期

6 于绍慧;张玉钧;赵南京;肖雪;王欢博;;基于矩阵模式的高光谱波段选择方法[J];光电工程;2012年06期

7 张海涛;王鹤桥;孟祥羽;武文波;;基于类对可分和灰色决策的高光谱波段选择方法[J];计算机科学;2014年06期

8 周杨;厉小润;赵辽英;;改进的高光谱图像线性预测波段选择算法[J];光学学报;2013年08期

9 温健婷;张霞;张兵;赵冬;;土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究[J];地球科学进展;2010年06期

10 葛亮;王斌;张立明;;基于波段聚类的高光谱图像波段选择[J];计算机辅助设计与图形学学报;2012年11期

相关会议论文 前4条

1 王艺婷;黄世奇;刘代志;陈聪;;基于统计排序的高光谱波段选择方法[A];国家安全地球物理丛书（八）——遥感地球物理与国家安全[C];2012年

2 王艺婷;黄世奇;刘代志;;高光谱遥感图像波段选择现状研究[A];国家安全地球物理丛书（七）——地球物理与核探测[C];2011年

3 张霞;温健婷;黄长平;李庆亭;;土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年

4 林君琴;刘允良;吴至善;;岩石波谱多光谱遥感波段选择研究[A];1994年中国地球物理学会第十届学术年会论文集[C];1994年

相关重要报纸文章 前2条

1 陕西 瞿贵荣 张凤娥;SS-40汽车音响波段控制电路及检修[N];电子报;2010年

2 陕西 瞿贵荣 张凤娥;德生R-9700收音机电子波段转换电路及检修[N];电子报;2008年

相关博士学位论文 前2条

1 董玉翠;特定背景下点目标探测最优波段选择方法的研究[D];中国科学院研究生院(上海技术物理研究所);2015年

2 夏威;高光谱遥感图像的解混和波段选择方法研究[D];复旦大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 夏冰;高光谱影像非监督波段选择技术研究[D];苏州大学;2015年

2 镡永强;基于多目标优化的高光谱图像无监督波段选择[D];西安电子科技大学;2014年

3 张路;基于多模式观测的高光谱波段选择及其应用探究[D];西安科技大学;2015年

4 孙肖;基于空间统计学的高光谱降维后波段选择方法研究[D];中国地质大学(北京);2016年

5 韩超;基于稀疏表示和低秩表示的高光谱图像波段选择方法研究[D];西安电子科技大学;2015年

6 姚利;基于标记样本扩展的高光谱波段选择技术[D];西安电子科技大学;2015年

7 张绍杰;基于互信息量的超光谱数据波段选择降维算法研究[D];华中科技大学;2015年

8 刘斌;基于高光谱最优波段选择的地物分类方法研究[D];中国石油大学(华东);2015年

9 张倩;改进的自适应波段选择算法研究及应用[D];大连海事大学;2012年

10 周杨;高光谱遥感图像波段选择算法研究[D];浙江大学;2014年

，

本文编号：2091283