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张路

作品数:1 被引量:0H指数:0
供职机构:西安科技大学测绘科学与技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇遥感
  • 1篇遥感器
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群优化
  • 1篇蚁群优化算法
  • 1篇优化算法
  • 1篇高光谱数据
  • 1篇波段
  • 1篇波段选择

机构

  • 1篇西安科技大学
  • 1篇中国科学院遥...

作者

  • 1篇焦全军
  • 1篇贾建华
  • 1篇高建威
  • 1篇刘良云
  • 1篇张路

传媒

  • 1篇遥感技术与应...

年份

  • 1篇2016
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于蚁群优化算法的遥感器波段设置探究
2016年
卫星载荷研制发射后其光谱和空间观测模式固定,无法根据复杂地表的多样化需求进行实时灵活调整,且目前遥感器波段设置尚不完善还存在优化空间。引进基于蚁群优化算法的波段选择方法(Ant Colony Optimization-based Band Selection,ACOBS),结合北美区域33景AVIRIS航空高光谱图像,开展了不同区域、不同地表覆盖类型的高光谱波段优选研究,发现各地表类型优选波段组合存在一定差异,其中4波段组合中红光、近红外波段为2个共同入选波段,6波段组合中绿光、红光、短波红外波段为3个共有波段,8波段组合中紫光、绿光、红光、红边、近红外1、近红外2、短波红外1、短波红外2为8个共有入选波段,其他入选波段与地表覆盖类型有关。在此基础上,进一步开展了多光谱卫星波段设置评价研究,发现:4波段优化方案中,绿光、红光、近红外波段1(770~895nm)、近红外波段2(900~1 350nm)为最优波段组合;6波段优化方案中,绿、红、红边、近红外1(770~895nm)、近红外2(900~1 350nm)、短波红外1(1 560~1 660nm)为最优波段组合;8波段优化方案中,蓝、绿、红、红边、近红外1(770~895nm)、近红外2(900~1 350nm)、短波红外1(1 560~1 660nm)和短波红外2(2 100~2 300nm)为最优波段组合。研究结果表明Landsat TM/OLI、SPOT等陆地资源遥感器波段设置还存在一定优化调整空间,特别是红边波段在目前传感器波段设置中没有得到足够重视。
张路刘良云高建威焦全军贾建华
关键词:蚁群优化算法波段选择高光谱数据
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