Wei LIU, Hai-Xia SUN, Xiao-Bo YANG. Hierarchical spectrum recognition based on hyper-spectral images a case study in Lanzhou and Yulin [J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2020, 39(1): 99
- Journal of Infrared and Millimeter Waves
- Vol. 39, Issue 1, 99 (2020)
Fig. 1. 兰州、榆林两地EO-1/Hyperion图像（a）兰州市七里河区图像 （b）榆林市榆阳区图像 （c）面向对分割操作界面
Fig. 2. 分层波谱识别法的技术路线
Fig. 3. 两种融合方法对比（a）Gram-Schmidt光谱锐化方法，（b） WP-GS方法：GS变换前、后，GS1分量（即模拟全色图像）不发生变化
Fig. 4. 兰州市七里河区融合图像（a） Hyperion图像，（b） ALI-band1图像，（c）Gram-Schmidt光谱锐化图像，（d） WP-GS融合图像
Fig. 5. 榆林市榆阳区融合图像(a)Hyperion图像，（b）ALI-band1图像，（c）Gram-Schmidt光谱锐化图像，（d）WP-GS融合图像
Fig. 6. 5种植被地类的原始波谱和导数波谱（a）原始波谱曲线，（b）导数波谱曲线
Fig. 7. 4种非植被地类的原始波谱和导数波谱（a）原始波谱曲线，（b）导数波谱曲线
Fig. 8. 图像4尺度分割和两种滤波方法对比单个对象（a）图像分割SC=27，（b）图像分割SC=20，（c）图像分割SC=15，（d）图像分割SC=10，（e）SG卷积滤波，（f）移动均值滤波
Fig. 9. 分层波谱识别结果（a）兰州市图像分类，（b）榆林市图像分类
Fig. 10. SVM分类结果（a）兰州市图像分类，（b）榆林市图像分类
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Table 1. 所用Hyperion图像基本参数
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Table 2. 融合前、后图像相对偏差、均方根误差和相关系数比较
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Table 3. 融合图像与源图像的标准差、平均梯度和信息熵比较
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Table 4. 4个尺度层目标地类的敏感谱段和分割参数
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Table 5. 两种方法识别精度指标对比
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