研究目的
通过识别和分类混合像素至其所属的适当类别,以解决遥感图像中的混合像素问题,特别是针对具有单一光谱值的图像。
研究成果
所提出的方法能有效处理单光谱值遥感图像中的混合像元分解问题,在分类精度和计算时间上均优于现有技术。未来工作将探索深度学习方法和空间分量以实现进一步优化。
研究不足
该方法专为单光谱值遥感图像设计,可能无法直接适用于高光谱图像。计算效率和准确性可能会受到聚类过程中噪声和初始猜测敏感性的影响,不过已提出优化方案来缓解这些问题。
研究目的
通过识别和分类混合像素至其所属的适当类别,以解决遥感图像中的混合像素问题,特别是针对具有单一光谱值的图像。
研究成果
所提出的方法能有效处理单光谱值遥感图像中的混合像元分解问题,在分类精度和计算时间上均优于现有技术。未来工作将探索深度学习方法和空间分量以实现进一步优化。
研究不足
该方法专为单光谱值遥感图像设计,可能无法直接适用于高光谱图像。计算效率和准确性可能会受到聚类过程中噪声和初始猜测敏感性的影响,不过已提出优化方案来缓解这些问题。
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