“高光谱遥感影像”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3614043个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种海洋高光谱遥感影像目标识别方法-CN201711368312.8在审
发明人：高红民;杨耀;李臣明;樊悦;蔺硕;张振;洪建;黄昌运;沈杨;杨琪;杨佳林 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种海洋高光谱遥感影像目标识别方法，涉及海洋高光谱遥感影像技术领域。该海洋高光谱遥感影像目标识别方法，包括以下证明步骤，S1，获取影像：先通过无人遥控潜水器将高光谱遥感带入海洋中，再通过高光谱遥感扑捉海洋水色和水温的影像；S2，图像预处理：通过数据传输设备在远程获取数据信息，将高光谱遥感辐射校正，其中辐射校正包括传感器定标。该海洋高光谱遥感影像目标识别方法，解决了海洋高光谱遥感影像目标识别方法识别过程过于繁琐，使得海洋高光谱遥感影像目标识别能力较差，效率较低的问题，通过采用MAIS成像光谱仪和图像处理技术，加强了海洋高光谱遥感对于影像目标的识别能力
高光谱遥感影像目标识别海洋高光谱遥感校正影像无人遥控潜水器数据传输设备图像处理技术成像光谱仪图像预处理方法识别数据信息影像目标远程获取辐射传感器定标

[发明专利]一种高光谱遥感影像半监督分类方法、装置、设备及介质-CN202110813023.4在审
发明人：刘康;安源;朱济帅;李海霞;陈木森 -专利权人：海南长光卫星信息技术有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种高光谱遥感影像半监督分类方法、装置、设备及介质，该方法包括：对高光谱遥感影像进行预处理；从高光谱遥感影像中选取设定数量的像元作为训练样本；构建基于TripleGAN的高光谱遥感影像分类模型，并通过训练样本训练高光谱遥感影像分类模型，在训练时将生成的样本作为新增的训练样本；使用训练完成的高光谱遥感影像分类模型对待分类遥感影像进行分类。这样可以在较少的训练样本的情况下，使用生成对抗网络生成一些样本作为训练样本，在增加训练样本数量的过程中能够充分挖掘高光谱遥感影像的空间特征和光谱特征，提升高光谱遥感影像半监督分类精度和实际应用潜力，缓解高光谱遥感影像分类中的小样本问题
一种光谱遥感影像监督分类方法装置设备介质

[发明专利]基于空-谱提取的高光谱图像异常检测方法-CN202110857764.2有效
发明人：胡静;张钰婧;赵明华 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空‑谱提取的高光谱图像异常检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、对输入的原始高光谱遥感影像进行迭代光谱选择选出具有代表性的光谱波段，并组合成一个新的高光谱遥感影像；步骤2、对步骤1得到的高光谱遥感影像进行K‑means聚类，采用欧氏距离作为相似性度量，得到聚类后的高光谱遥感影像；步骤3、将步骤1和步骤2得到的高光谱遥感影像做差分操作，并对差分后的高光谱遥感影像进行异常检测，得到最终异常检测结果图本发明更好地提高了高光谱遥感影像异常检测的精度。
基于提取光谱图像异常检测方法

[发明专利]联合双低秩和空谱全变差的混合噪声高光谱影像复原方法-CN202210919226.6在审
发明人：张洪艳;蔡静宜;杨光义;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种联合双低秩和空谱全变差的混合噪声高光谱影像复原方法，通过分别利用低秩张量近似和逐波段低秩矩阵近似模型挖掘无噪高光谱遥感影像和条带噪声的低秩性质，同时引入各向异性空间光谱全变差模型，建立联合双低秩近似和各向异性空间光谱全变差的高光谱遥感影像多类型混合噪声去除模型；利用交替方向乘子法进行求解得到无噪高光谱遥感影像。将本发明应用于高分五号高光谱遥感影像混合噪声去除，真实高分五号高光谱遥感影像实验表明，本发明可以更有效地去除高分五号高光谱遥感影像中的多类型、高强度混合噪声，同时保护影像高维结构信息，大大提高高分五号高光谱遥感影像质量
联合双低秩空谱全变差混合噪声光谱影像复原方法

[发明专利]一种高光谱与多光谱遥感信息融合方法及系统-CN202110463497.0在审
发明人：赵世湖;唐新明;刘书含;王霞;唐洪钊;窦显辉;刘昌儒;郭莉 -专利权人：自然资源部国土卫星遥感应用中心
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高光谱与多光谱遥感信息融合方法及系统，其包括：根据预先获取的高光谱遥感影像数据进行高光谱大气校正；根据预先获取的多光谱遥感影像数据进行多光谱大气校正；基于高光谱大气校正和多光谱大气校正处理后生成的地表的高光谱反射率影像结果和多光谱反射率影像结果，建立波段映射模型；以原始高光谱反射率影像数值为基准，对虚拟高光谱反射率影像结果进行光谱反射率值的加权计算，生成高光谱反射率融合结果；基于高光谱反射率融合结果，采用大气辐射传输模型进行模拟，实现对反射融合影像的大气辐射传输转换，生成高光谱与多光谱遥感影像的融合影像结果。
一种光谱遥感信息融合方法系统

[发明专利]一种高光谱遥感影像分类方法-CN202111041936.5有效
发明人：赵晋陵;胡磊;黄林生;梁栋;徐超;黄文江 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种高光谱遥感影像分类方法，与现有技术相比克服了有限样本量下高光谱遥感影像特征提取不充分及分类精度不理想的问题。本发明包括以下步骤：高光谱遥感影像的获取和预处理；生成对抗网络的构建和训练；扩充训练样本的获得；构建多尺度残差注意力网络；多尺度残差注意力网络的训练；待分类高光谱遥感影像的获取；高光谱遥感影像分类结果的获得本发明在训练样本不足的情况下，也能得到较理想的高光谱遥感影像分类结果。
一种光谱遥感影像分类方法

[发明专利]一种高光谱遥感地质勘测控制系统、方法及应用-CN202010019406.X在审
发明人：薛晓刚;李彩虹;毕明丽;潘殿琦;吴景华;秦宏宇 -专利权人：长春工程学院
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于地质勘测技术领域，公开了一种高光谱遥感地质勘测控制系统、方法及应用，所述高光谱遥感地质勘测控制方法为：采集高光谱地质遥感影像，并配置地质勘测参数；通过主控机控制高光谱遥感地质勘测系统的正常工作；增强并修复高光谱地质遥感影像；对修复后的高光谱地质遥感影像进行重构；对高光谱地质遥感影像特征信息进行提取，对地质进行综合分析；最后对数据进行存储并显示。本发明通过地质影像增强模块突破了现有技术仅在红绿蓝波段范围的增强显示，能够实现伪彩色的可视化增强；同时，通过影像修复模块克服了传统的基于多遥感图像填充法因为参照图像和待修复图像的时相不同，感图像光谱差异较大，所导致修复后光谱差异明显的不足。
一种光谱遥感地质勘测控制系统方法应用

[发明专利]基于稳健背景回归的高光谱遥感影像异常目标探测方法-CN201610156116.3有效
发明人：赵锐;杜博;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-03-18 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稳健背景回归的高光谱遥感影像异常目标探测方法，运用核扩张技术，高光谱遥感数据非线性分布关系，获取高光谱遥感影像数据伪密度。通过设置稳健背景和潜在异常目标正负软标签，在高光谱遥感影像伪密度值与软标签之间建立回归关系。通过联合流型控制项解析高光谱遥感数据内在流型结构，以及通过联合稳健背景均值最大偏置项，最大程度地在稳健背景集合中排除潜在异常目标，使迭代回归可得到最优化的稳健背景集合。根据稳健背景集合获取影像数据中各像元异常度积分。具有适应度高、深入挖掘数据关系结构的特点，同时突出异常目标，异常目标探测精度较高，适合高光谱遥感影像的数据特点，适用于高光谱遥感影像异常目标检测。
高光谱遥感影像异常目标高光谱遥感数据回归探测集合软标签流型异常目标检测非线性分布最大程度地数据关系数据特点影像数据控制项适应度最优化迭代偏置像元解析联合挖掘

[发明专利]一种利用成对约束分块的高光谱遥感影像的波段选择方法-CN201410842997.5有效
发明人：杨晨;谭雨蕾;赵海士;管仁初;路来君 -专利权人：杨晨
申请日： 2014-12-31 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明主要针对高光谱遥感影像波段多、数据量大、冗余度大等特点，将一种新的机器学习方法一一判别成分分析引入高光谱遥感影像特征选择中，利用成对约束将高光谱遥感数据集进行分块，构造特征相关性测度和特征可分性测度；同时，利用吸引子传播提出快速、高效的高光谱遥感影像特征选择方法。通过本发明的研究丰富与发展判别成分分析在高光谱遥感影像特征选择方面的理论与方法，可望为遥感影像信息提取与识别提供更加有效的手段和工具。判别成分分析及其与吸引子传播的结合，必将提高高光谱遥感影像特征选择水平，这对于提高高光谱遥感影像分类精度具有较强的理论意义；同时，进一步提高高光谱遥感图像在农林、城市规划、资源环境调查等方面的应用效果和实用价值
一种利用成对约束分块光谱遥感影像波段选择方法

[发明专利]一种基于JSKF模型和NSCT技术的高光谱遥感影像与全色图像的融合方法-CN201810548568.5有效
发明人：梁栋;赵晋陵;周成全;黄林生;张东彦;徐超;黄文江;翁士状;王杰 -专利权人：安徽大学
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于JSKF模型和NSCT技术的高光谱遥感影像与全色图像的融合方法，与现有技术相比解决了难以针对高光谱遥感图像进行融合处理的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像数据的获取；假彩色遥感影像的提取；HIS变换；高低频系数的获得；低频系数的计算；高频系数融合规则的选取；融合影像的获得。本发明能够针对高光谱遥感影像数据和全色遥感影像进行有效融合。
一种基于 jskf 模型 nsct 技术光谱遥感影像全色图像融合方法

[发明专利]一种海洋高光谱遥感影像特征分析方法-CN201711365732.0在审
发明人：高红民;杨耀;李臣明;蔺硕;樊悦;张振;洪建;王家伟;沈杨;杨琪;杨佳林 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种海洋高光谱遥感影像特征分析方法，S1、对海洋高光谱遥感影像特征分类：海面、风场、浪场、流场、潮汐和锋面等等，S2、对步骤S1中的分类后的各遥感影像进行高光谱遥感数据波段中的空间图像维信息、光谱维信息和特征空间维信息进行分析计算。该海洋高光谱遥感影像特征分析方法，高光谱数据最主要的特点就是将图像维信息和光谱维信息融为一体，在获取地表空间图像信息的同时，得到每个地物的连续光谱信息，通过设置光谱匹配技术，这种光谱的n阶导数实质上表达了目标物吸收波形的变化，是这些吸收物的丰度与状态的光谱指标，从而有效的解决了现有技术中的高光谱遥感影像特征分析方法往往地物识别分类精度较低的问题。
一种海洋光谱遥感影像特征分析方法

[发明专利]星载成像光谱仪遥感影像的模拟技术-CN200510127736.6无效
发明人：牛铮;陈方 -专利权人：牛铮;陈方
申请日： 2005-12-05 - 公布日： 2006-05-24 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：星载成像光谱仪遥感影像的模拟技术，是属于遥感信息科学学科的一项创新性发明。本发明公开了一种利用低光谱分辨率遥感影像模拟生成高光谱分辨率遥感影像的方法。本发明依据光谱数据库等先验知识的支持，通过遥感成像时辐射传输的模拟运算，在低光谱分辨率遥感数据提供的影像纹理信息和地类信息的基础上，获取高光谱分辨率遥感影像各光谱波段范围的模拟遥感影像，同时避免了难以接受的计算量利用这项发明技术，我们可以在卫星发射或机载试验前就看到其模拟影像，增加决策者的感性认识，为遥感器工作模式与参数的选择提供支持，同时能够加强遥感影像获取过程中电磁波传输机理的研究。
成像光谱仪遥感影像模拟技术

[发明专利]一种基于稀疏异构分组的高光谱遥感影像的分类器构建方法-CN201610472840.7有效
发明人：潘欣;赵健;徐宏年;任斌 -专利权人：长春工程学院
申请日： 2016-06-24 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于稀疏异构分组的高光谱遥感影像的分类器构建方法，本发明涉及基于稀疏异构分组的高光谱遥感影像的分类器构建方法。本发明为了解决技术需要大量的训练样本及分类精度降低的问题。本发明步骤为：一、输入一个待分类的高光谱遥感影像；二、构造样本集L；三、获得稀疏描述矢量集合V；四、获得异构组列表GL；五、获得待训练波段列表TBList；六、根据TBList和有分类标签的训练样本集合LS构造训练样本子集，通过支持向量机算法学习获得高光谱遥感影像的分类器。本发明利用较少样本选取到一组有足够差异性的高光谱遥感影像波段，构造分类器，获得较好的高光谱遥感影像分类质量。本发明应用于遥感影像分析与处理技术领域。
一种基于稀疏分组光谱遥感影像分类构建方法

[发明专利]基于自编码器与3D深度残差网络的高光谱图像分类方法-CN202011217994.4有效
发明人：赵晋陵;胡磊;黄林生;黄文江;梁栋;徐超;张东彦;翁士状;郑玲 -专利权人：安徽大学
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于自编码器与3D深度残差网络的高光谱图像分类方法，与现有技术相比解决了难以进行遥感高光谱图像分类的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取；待训练高光谱遥感影像数据的预处理；堆栈自编码器神经网络模型的搭建和训练；3D深度残差网络的搭建与训练；待分类高光谱遥感影像的获取；待分类高光谱遥感影像的预处理和降维；高光谱遥感影像分类结果的获得。本发明通过搭建堆栈自编码器神经网络模型，对原始高光谱遥感影像进行降维，剔除了冗余信息；通过设计的3D卷积神经网络引入残差网络模块适当增加网络的深度，建立了3D深度残差网络，更加有效的提取了高光谱遥感影像的空谱联合信息
基于编码器深度网络光谱图像分类方法

[发明专利]一种低空无人机载高光谱遥感影像自动拼接方法-CN201610153258.4有效
发明人：王春阳;许志方;王双亭;郭增长;张和兵 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2016-03-17 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种低空无人机载高光谱遥感影像自动拼接方法，包括以下步骤：采集待拼接的高光谱遥感影像并对影像中各个波段计算峰值信噪比选出特征波段；基于上述特征波段提取特征点并进行匹配得到粗匹配点；基于上述粗匹配点剔除其中误匹配点得到精确匹配点并进行配准得到配准后的全波段影像；基于上述配准后的全波段影像利用线性过渡法融合得到拼接后的高光谱影像。本发明具有易于实现、拼接精度高、光谱畸变小等优点，可用于无地面控制点的无人机载高光谱遥感影像的自动拼接，解决了当前单幅无人机载高光谱遥感影像图幅过小的问题，且拼接后影像的光谱畸变很小，可应用于高光谱遥感影像分类与识别以及土地利用
一种低空无人机载光谱遥感影像自动拼接方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条