择要速递 | IJIDF 第13卷 第三期
公布日期：2022-10-18欣赏次数：0次【字号 大 中 小】
A region based remote sensing image fusion using anisotropic diffusion process
Bikash Meher, Sanjay Agrawal, Rutuparna Panda & Ajith Abraham
Pages: 219-243
<文献援用>: Bikash Meher, Sanjay Agrawal, Rutuparna Panda & Ajith Abraham (2022). A region based remote sensing image fusion using anisotropic diffusion process, International Journal of Image and Data Fusion, 13:3, 219-243, DOI: ###.2021.2019132.
遥感影像交融的目标是使用全色影像地面间辨别率的特点，交融高光谱辨别率的MS影像，从而取得地面间辨别率的多光谱影像。传统像素级的交融技能面对光晕效应以及gradient reversal等要素的影响。为理解决此题目，本文提出一种基于异向分散（AD）的地区级遥感影像交融办法，其根本思绪是使用MS影像中的‘Y’重量与PAN影像交融，经过异向分散处置办法获取输出影像的根本层和细节层，利用fuzzy c-means(FCM)算法对数据举行支解，然后依据其差别的空间频率举行兼并。交融实行接纳三组实行数据。该办法有如下特点：1）无效办理了交融历程中的色度缺失题目；2）初次将AD滤波器的地区级交融技能运用到遥感到用中；3）公道保存了输出影像的边沿信息。经过与经典的交融算法举行定性与定量的比力，该办法可以到达更好的实行交融结果。
Unsupervised hyperspectral band selection with deep autoencoder unmixing
Menna M. Elkholy, Marwa S. Mostafa, Hala M. Ebeid & Mohamed Tolba
Pages: 244-261
<文献援用>: Menna M. Elkholy, Marwa S. Mostafa, Hala M. Ebeid & Mohamed Tolba (2022). Unsupervised hyperspectral band selection with deep autoencoder unmixing, International Journal of Image and Data Fusion, 13:3, 244-261, DOI: 10.1080/19479832.2021.1972047.
基于深度主动编码技能的非监视高光谱影像波段选取办法
高光谱影像作为一种共同的信息源可以在浩繁范畴中使用，但其高维度和强相干的特征也限定了高光谱影像的分类结果。波段选择是为了以最小的盘算价钱选择最具信息量的波段，从而消弭冗余信息。本文基于以后主流的深度学习框架，提出了一种新的非监视波段选择办法。该办法包括两个一连阶段，即分散和聚类。在分散阶段，澳门最正规使用一种非线性深度主动编码技能提取准确的紧张波谱；在聚类阶段，澳门最正规盘算每个取得的端元的方差，并构建一个方差向量。然后，接纳经典K-MEAN算法聚类方差向量。最初，对每个聚类选取一个波段，从而取得最优波段子集。文章接纳三个高光谱数据集举行实行，以测试所提办法的可行性和普适性。实行后果标明，就总体精度而言，该办法精度逾越别的办法四个百分点。
Spectral-spatial classification fusion for hyperspectral images in the probabilistic framework via arithmetic optimization Algorithm
Reza Seifi Majdar & Hassan Ghassemian
Pages: 262-277
<文献援用>: Reza Seifi Majdar & Hassan Ghassemian (2022). Spectral-spatial classification fusion for hyperspectral images in the probabilistic framework via arithmetic optimization Algorithm, International Journal of Image and Data Fusion, 13:3, 262-277, DOI: ###.2021.2001051.
基于AOA算法在概率框架下的高光谱影像分类交融办法研讨
光谱数据和空间信息，如外形特性和纹理特性，可用于进步高光谱影像的分类使用中。本文基于概率框架提出一种新的光谱和空间特性（纹理特性和外形特性）交融的办法。起首，Gabor滤波器用于获取纹理特性，morphological profiles (MPs)形状剖析算法用于获取外形特性。使用支持向量机（SVM）将这些特性辨别举行分类，以此来预算每个像元的概率。然后，本文接纳一种称为Arithmetic Optimization Algorithm（AOA）的meta-heuristic优化办法举行像元概率的权重组合运算中。 三个参数α, β 和γ决议了组合中每个特性的权重。经过AOA算法盘算这些参数的最优值。 本文利用三个地区的高光谱数据集评价该办法；Indian Pines地区, Pavia University地区 以及Salinas地区。实验后果标明，该办法可无效在高光谱影像分类中使用，分外是在仅拥有大批标志样本的数据中。同时，比拟局部光谱空间分类办法，本文所提办法具有更高的精度。
Method of urban land change detection that is based on GF-2 high-resolution RS images
Zhongbin Li, Ping Wang, Meng Fan & Yifan Long
Pages: 278-295
<文献援用>: Zhongbin Li, Ping Wang, Meng Fan & Yifan Long (2022). Method of urban land change detection that is based on GF-2 high-resolution RS images, International Journal of Image and Data Fusion, 13:3, 278-295, DOI: 10.1080/19479832.2020.1845246.
基于高分二号高辨别率遥感影像的都会地皮变革检测办法
随着中国地面间辨别率卫星高分二号（GF-2）的乐成发射，高辨别率卫星影像用于地皮变革检测渐渐成为热门研讨范畴。本文基于高分二号卫星影像，提出了一种主身分剖析和光谱特性组合的变革检测办法，用于辨认差别颜色影像块下的地皮变革状况。文章同时构建三个决议计划树分类模子主动检测地块目的变革，包罗人工目的如修建物、机场数目的增长，以及植被掩盖的增长或增加。别的文章还接纳分层随机采样法选择同时期Quick Bird影像的分歧性地区，以验证该办法的精度。后果标明变革检测所提赢了这封信息的总体精度为98.21%，Kappa系数为0.9604。因而，证明白本文所提出的变革检测及变革信息提取办法的无效性。
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（文 / 谢文寒、孙晓霞）
