基于嵌套窗口的高光谱图像目标检测

针对经典RX检测算法所存在的窗口分析方式的不足,提出一种基于嵌套窗口分析的高光谱图像小目标检测算法,并将这种嵌套方式应用到线性RX、非线性核特征向量空间分解（KEST）算法之中,对不同窗口方式的检测算法以及非线性判别分析检测算法进行了详尽的对比分析．实验表明,在3层嵌套窗口下的文中算法能够获得更好的目标检测效果．     

改进的SGA端元选择的快速方法

SGA算法因其自动性和高效性受到广泛欢迎,针对该算法包含大量的体积计算导致该算法的运算速度较慢的问题,采用在高维空间中构造超平面的方法,提出了一种SGA的改进方法.该改进算法把复杂的体积比较转化成简单的点到超平面的距离比较,从而将算法的复杂度由空间维度的3次关系降至线性关系.实验表明,快速SGA与原始SGA在端元选择的结果上保持一致,而在端元选择的速度上前者较后者有大幅度提高,尤其是要选择的端元数目越大时,效果越明显.     

结合空-谱信息的高光谱图像分类方法

针对传统高光谱遥感图像分类中单纯利用光谱信息而忽略空间信息这一情况,研究空间信息在分类中的两种有效利用方法:其一是先基于方向线理论提取空间特征,然后将其与光谱特征相结合进行高光谱图像分类;其二是采用空间邻域信息继续对分类结果进行智能性修正。实验结果表明,空间信息的利用有助于进一步提高高光谱图像的分类精度。     

辽宁沿海经济带投资环境实证研究

辽宁沿海经济带是振兴东北老工业基地的重要举措,良好的投资环境能吸引外资。本文通过主成分分析法将辽宁省沿海经济带葫芦岛、锦州、盘锦、营口、大连、丹东等6个主要城市的投资环境5项投资环境指标量化25项评价指标进行分析,对辽宁省沿海经济带的投资环境进行了评价,并提出实现辽宁沿海经济带经济发展战略投资环境的对策与建议。     

浅谈天然河道糙率的确定方法

目前在推算无实测资料的天然河道洪峰流量时,无论用比降法或其他方法,都离不开一个很重要的因素,这就是天然河道糙率.本文主要通过实际工作分析探讨关于如何正确确定河床糙率,以便在洪水分析计算得出科学合理的结果.     

基于3D-CNN的高光谱遥感图像分类算法

现有的三维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional neural network, 3D-CNN)模型常有参数过多和特征提取不全面的情况，并且对样本标签有限问题的处理存在不足。针对样本标签有限的问题，采用生成式对抗网络模型对原始数据进行数据增强，解决了个别样本标签少导致分类模型出现过拟合的现象；针对3D-CNN网络提取特征不全面的问题，所设计高效的3D-CNN网络模型，在网络中加入纹理信息增强模型，使网络能更好地提取图像的空谱特征。实验表明，算法在小样本数据情况下比原始网络分类精度更高，能自适应提取高光谱图像的空谱联合特征。