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搜索结果: 1-6 共查到光学 光谱数据相关记录6条 . 查询时间(0.117 秒)
2023年3月30日,中科院国家天文台对国内天文学家和国际合作者发布了LAMOST DR10(v1.0版本)数据集。该数据集包含光谱总数2229万余条,是目前国际上其它巡天望远镜发布光谱数之和的2.9倍。LAMOST成为世界上首个发布光谱数突破两千万的巡天项目。
为了在充分利用高光谱信息的同时减少因数据冗余带来的分类精度降低, 提出一种块非负稀疏重构嵌入降维算法. 首先, 将传统超完备字典转化成超完备块字典; 然后, 通过计算每个超完备块字典对应样本的最小重构误差,得到块非负稀疏重构权重矩阵; 最后, 在低维嵌入时, 通过同时最小化局部和最大化非局部高光谱数据的非负稀疏信息, 得到全局最优的低维子空间高光谱数据. 通过3 组高光谱数据的实验结果验证了所提出...
封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA\|SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA\|SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较...
文章以土壤为例,首先指出了典型的温度反射率分离算法由高光谱FTIR数据反演温度和发射率的局限; 当地物出射能量的真值和地物真实温度对应的黑体辐射在数值上的差别与仪器的噪声等效光谱辐射亮度在相同的数量级上时,产生奇异发射率的概率很大, 野外测量时这种现象在714和1 250 cm-1附近经常发生。针对这个局限,构建了一个三层的感知器(MLP)网络,利用ASTER光谱库中的土壤发射率光谱生成训练样本,...
概念格是数据分析与知识提取的一种有效形式化工具,约束概念格是一种新的概念格结构,具有构造的时空复杂性低,所提取知识的实用性和针对性强等特点。针对海量恒星光谱自动分类任务,依据约束概念格结点外延与训练样本数据集等价划分之间的关系,通过引入外延支持度和划分支持度的概念,提出了一种基于约束概念格的恒星光谱数据分类规则挖掘方法,并采用SDSS恒星光谱数据集,实验验证了由该方法所提取出的分类规则具有较高的分...
利用高光谱数据进行地物识别分类          2007/12/18
光谱比多光谱波段数目增加,意味着高光谱包含更加丰富的光谱信息,更加有利于影像分类,但是受到“Hughes现象”限制使传统统计分类方法分类精度反而下降。基于端元的分类技术克服了上述困难,原始数据通过大气校正得到表观反射率数据,通过最小噪声变换降低高光谱数据维数,提取端元并对其进行识别,利用监督分类技术光谱角制图对高光谱影像分类。利用西安光机所研制的LASIS成像光谱仪实验数据,在ENVI4.1软件...

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