一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

发布时间：2018-07-23 18:21

【摘要】：高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。
[Abstract]:Hyperspectral remote sensing image recognition is widely used in civil and military fields. In the absence of calibration information and synchronous observation of atmospheric optical parameters, there is no systematic and effective method for ground object recognition of hyperspectral images, which restricts its application in quantitative remote sensing. In this paper, a hyperspectral remote sensing data correction method based on the optimization of 6S model parameters by particle swarm optimization is proposed, and it is applied to target recognition in the absence of calibration. The experimental results show that the classification accuracy is 76.25 after adjusting the parameters of remote sensing images with a few prior information. The accuracy of classification is improved to 91.58, and the accuracy of target recognition is improved effectively.
【作者单位】： 杭州电子科技大学信息与控制研究所;中科院长春光学精密仪器与物理研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61375011) 浙江省自然科学基金资助项目(LY13F030015)
【分类号】：TP751

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本文编号：2140234