版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著空間科學(xué)技術(shù)和遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感圖像已成為對(duì)地觀測(cè)的重要數(shù)據(jù)源。但由于原始遙感圖像存在多種形式的幾何變形,必須經(jīng)過一定精度的幾何校正處理才能有效利用,因而對(duì)快速、高精度的幾何校正算法的研究具有重要的意義。由于在實(shí)際應(yīng)用很難得到衛(wèi)星軌道和傳感器的參數(shù),因此遙感圖像幾何校正一般采用近似幾何校正算法。
目前遙感圖像的近似幾何校正算法主要是基于線性模型、非線性模型的最小二乘算法,它以經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化為原則,存在過學(xué)習(xí)、泛化能力
2、差、法方程病態(tài)性、矩陣奇異性、對(duì)初始解敏感性、要求足夠多控制點(diǎn)等缺陷。本文引入支持向量機(jī)理論和方法,結(jié)合遙感圖像近似幾何校正基本原理,提出了基于支持向量機(jī)的遙感圖像近似幾何校正算法。
本文選擇實(shí)驗(yàn)區(qū),使用差分GPS 實(shí)測(cè)地面控制點(diǎn)坐標(biāo),使用遙感圖像處理軟件量測(cè)地面控制點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像坐標(biāo)。使用聚類算法分別選擇不同數(shù)量的控制點(diǎn)作為遙感圖像幾何校正的校正點(diǎn),其余控制點(diǎn)作為檢查點(diǎn)。分別使用傳統(tǒng)近似幾何校正算法和支持向量機(jī)算法進(jìn)行遙感
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 遙感圖像幾何校正算法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的遙感圖像分辨率增強(qiáng)算法研究.pdf
- 支持向量機(jī)遙感圖像分類的研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的圖像水印算法研究.pdf
- 基于幾何算法的支持向量機(jī)分類方法.pdf
- 基于支持向量機(jī)的高光譜遙感圖像分類.pdf
- 基于支持向量聚類的遙感圖像分割算法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的遙感圖像云層去除方法研究.pdf
- 基于小波支持向量機(jī)的遙感圖像融合.pdf
- 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和支持向量機(jī)的遙感圖像分割算法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的遙感圖像去噪與融合算法研究.pdf
- 遙感圖像拼接中幾何校正算法分析研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的高光譜遙感圖像分類方法研究.pdf
- 基于GCP圖像片匹配的遙感圖像幾何精校正研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)和模糊后處理的遙感圖像分類研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的彩色圖像數(shù)字水印算法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于先驗(yàn)知識(shí)的支持向量機(jī)圖像分割算法研究.pdf
- 遙感圖像的幾何校正配準(zhǔn)
- 基于小波變換和支持向量機(jī)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論