发表服务
论文地址高光谱遥感影像分类研究进展南大、矿大、河海15年的文章比较老，科普文，但是理论总结和语言用词都比较扎实在总结分类策略的基础上，重点从以核方法（SVM）为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器...
基于DBN的高光谱遥感影像分类方法研究.中图分类号：TP75论文编号：2017301094基于DBN的高光谱遥感影像分类方法研究作者姓名：赵自雨学科名称：测绘工程研究方向：地理信息系统原理与应用学习单位：华北理工大学学制:2.5提交日期：2018年12申请学位类别...
高光谱图像分类论文学习————SSRN2021-09-292021年13篇2019年2篇目录目录分类专栏python学习5篇高光谱图像分类5篇学习中的问题7篇实付元使用余额支付点击重新获取扫码支付钱包余额0抵扣说明...
高光谱影像分类的研究.pdf,毕业设计（论文）过程管理材料题高光谱影像分类方法研究目学生姓名刘本强系部名称测绘工程学院专业班级遥感科学与技术11-1班指导教师刘丹丹职称副教授教研室主楼610起时间2015年3月～6月教务处制SY-025-BY-1毕业设计（论文）题目审…
本文是遥感技术论文，本文在对集成学习中的相关算法进行了较为深入的研究的基础上，简要介绍了集成学习的理论基础和最新研究成果，分析了集成学习应用于高光谱遥感影像分类中的框架。
高光谱图像特征提取与分类算法分析-计算机科学与技术专业论文.docx,摘要摘要高光谱遥感图像具有几十个乃至几百个具有接近连续光谱覆盖特性的波段，它包含了丰富的光谱信息和空间信息，可广泛应用于地质勘探、精细农业、生态环境、城市遥感等领域。
基于深度学习的高光谱图像特征学习研究——毕业论文.摘要与传统分类方法相比，高光谱图像处理面临的两个主要问题是：一是光谱分辨率高、光谱曲线近乎连续、数据量大、数据冗余严重、谱间相关性强；另一是空间分辨率有限、存在大量混合像元，“Hughes...
高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域，受到国内外的广泛关注。而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容。文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法，并对每种方法作简要介绍。
论文基于多层感知器模型,讨论了几种新的有效的网络训练技术,包括ReLU神经元,防止过拟合策略,以及网络权值优化算法,利用这些技术,能够更加高效地训练深度网络,提高分类效果。其次,在高光谱图像分类领域中,通常只利用地物的光谱信息,而缺少对空间信息的
1.2国内外研究现状华侨大学硕士学位论文1.2.1高光谱遥感图像分类研究现状高光谱遥感图像分类法主要可以分为两大类：一是直接对原始光谱数据信息进行一些特殊处理，如光谱匹配技术（OSP）等；二是通过某些特征提取算法对原始数据进行特征提取，再
论文地址高光谱遥感影像分类研究进展南大、矿大、河海15年的文章比较老，科普文，但是理论总结和语言用词都比较扎实在总结分类策略的基础上，重点从以核方法（SVM）为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器...
基于DBN的高光谱遥感影像分类方法研究.中图分类号：TP75论文编号：2017301094基于DBN的高光谱遥感影像分类方法研究作者姓名：赵自雨学科名称：测绘工程研究方向：地理信息系统原理与应用学习单位：华北理工大学学制:2.5提交日期：2018年12申请学位类别...
高光谱图像分类论文学习————SSRN2021-09-292021年13篇2019年2篇目录目录分类专栏python学习5篇高光谱图像分类5篇学习中的问题7篇实付元使用余额支付点击重新获取扫码支付钱包余额0抵扣说明...
高光谱影像分类的研究.pdf,毕业设计（论文）过程管理材料题高光谱影像分类方法研究目学生姓名刘本强系部名称测绘工程学院专业班级遥感科学与技术11-1班指导教师刘丹丹职称副教授教研室主楼610起时间2015年3月～6月教务处制SY-025-BY-1毕业设计（论文）题目审…
本文是遥感技术论文，本文在对集成学习中的相关算法进行了较为深入的研究的基础上，简要介绍了集成学习的理论基础和最新研究成果，分析了集成学习应用于高光谱遥感影像分类中的框架。
高光谱图像特征提取与分类算法分析-计算机科学与技术专业论文.docx,摘要摘要高光谱遥感图像具有几十个乃至几百个具有接近连续光谱覆盖特性的波段，它包含了丰富的光谱信息和空间信息，可广泛应用于地质勘探、精细农业、生态环境、城市遥感等领域。
基于深度学习的高光谱图像特征学习研究——毕业论文.摘要与传统分类方法相比，高光谱图像处理面临的两个主要问题是：一是光谱分辨率高、光谱曲线近乎连续、数据量大、数据冗余严重、谱间相关性强；另一是空间分辨率有限、存在大量混合像元，“Hughes...
高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域，受到国内外的广泛关注。而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容。文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法，并对每种方法作简要介绍。
论文基于多层感知器模型,讨论了几种新的有效的网络训练技术,包括ReLU神经元,防止过拟合策略,以及网络权值优化算法,利用这些技术,能够更加高效地训练深度网络,提高分类效果。其次,在高光谱图像分类领域中,通常只利用地物的光谱信息,而缺少对空间信息的
1.2国内外研究现状华侨大学硕士学位论文1.2.1高光谱遥感图像分类研究现状高光谱遥感图像分类法主要可以分为两大类：一是直接对原始光谱数据信息进行一些特殊处理，如光谱匹配技术（OSP）等；二是通过某些特征提取算法对原始数据进行特征提取，再
发表服务