發(fā)布時(shí)間：2018-07-23 18:21

【摘要】：高光譜遙感圖像識(shí)別在民用和軍事領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在缺乏定標(biāo)信息、缺乏同步觀測(cè)大氣光學(xué)參數(shù)情況下,對(duì)高光譜圖像進(jìn)行地物識(shí)別尚沒(méi)有系統(tǒng)有效的方法,制約了其在定量遙感方向的應(yīng)用。對(duì)此提出了一種利用粒子群算法優(yōu)化6S模型參數(shù)基礎(chǔ)上的高光譜遙感數(shù)據(jù)校正方法,并將其應(yīng)用于定標(biāo)缺失情況下的目標(biāo)識(shí)別中。實(shí)驗(yàn)表明:在對(duì)遙感圖像利用少許先驗(yàn)信息選擇參數(shù)進(jìn)行校正后,分類準(zhǔn)確率為76.25%。而利用粒子群算法優(yōu)化參數(shù)的6S校正后,分類準(zhǔn)確率提高到91.58%,目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率得到了有效提高。
[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.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)信息與控制研究所;中科院長(zhǎng)春光學(xué)精密儀器與物理研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61375011) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY13F030015)
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2140234