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申请/专利权人：烟台哈尔滨工程大学研究院
摘要：本发明公开了一种遥感影像自适应混合像元分解方法，涉及遥感图像处理领域，方法包括获取端元样本数据，选取样本波段特征，构建水体与藻体端元选取方法，搭建遥感影像自适应混合像元分解模型，采用标准化处理的高空间分辨率端元数据集训练模块进行训练，采用标准化处理高空间分辨率测试数据集对预测训练模块进行精度验证，对低空间分辨率水体端元数据进行与训练数据同样的标准化处理并进行校正，采用预测模块得到初步预测的藻体端元数据并校正后，得到预测的低空间分辨率藻体端元数据，基于线性混合像元分解指数，进行小区域内的混合像元分解，进而有效应对海量数据的复杂环境背景并达到快速处理的目的。
主权项：1.一种遥感影像自适应混合像元分解方法，其特征在于，包括：S1、获取端元样本数据，所述端元样本数据包括训练模块数据集和校正模块数据集，选取样本波段特征，构建水体与藻体端元选取方法，所述样本波段特征包括，蓝波段、绿波段、红波段、近红外波段、短波红外波段2和短波红外波段3；S2、对端元样本数据进行标准化处理，所述标准化处理包括训练模块数据标准化处理与预测模块样本数据标准化处理；S3、搭建遥感影像自适应混合像元分解模型，所述遥感影像自适应混合像元分解模型包括，训练模块、校正模块、迁移学习框架预测模块，采用标准化处理的高空间分辨率端元数据集在训练模块中进行训练；S4、采用标准化处理高间分辨率的测试数据集对预测训练模块进行精度验证；S5、对低空间分辨率水体端元数据进行与训练数据同样的标准化处理并进行校正，采用预测模块得到初步预测的藻体端元数据并校正后，得到预测的低空间分辨率藻体端元数据；S6、将通过水体端元数据预测的藻体端元数据导入谷歌地球引擎平台，基于线性混合像元分解指数，依据划分的格网进行小区域内的混合像元分解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台哈尔滨工程大学研究院 一种遥感影像自适应混合像元分解方法
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