请给出网上可以搜索到的15篇关于以统计光学原理写的光学遥感技术的综述的参考文献
时间: 2024-04-18 12:29:11 浏览: 5
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写一篇有关遥感影像降维方法的文献综述,1000字
遥感影像降维是一种在保留原有影像信息的同时,将影像的尺寸和维度降低的方法。这一方法可以在保证影像质量的情况下,大幅减少影像的存储和处理的时间和空间。在近年来,由于遥感影像的数量不断增加,遥感影像降维已成为遥感领域的一个研究热点。
在遥感影像降维方法中,主要有两种类型:无监督降维和有监督降维。无监督降维是指在不使用任何额外信息的情况下,对影像进行降维。无监督降维方法主要包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、独立成分分析(ICA)和稠密系统建模(DSM)等。
有监督降维是指在使用额外信息的情况下,对影像进行降维。有监督降维方法主要包括线性判别分析(LDA)、回归分析(RA)、分类树(CT)和支持向量机(SVM)等。
近年来,随着计算机的发展和遥感影像的数据量的增加,深度学习技术也开始在遥感影像降维
你能帮我写一篇有关遥感影像降维方法的文献综述吗?
遥感影像降维是一种将遥感影像数据的维度降低的方法,目的是在保留关键信息的同时减少数据的复杂度。这种方法在遥感影像处理和分析中非常有用,因为遥感影像数据往往具有高维度和大尺寸,这使得进行数据处理和分析变得困难。
遥感影像降维方法有许多种,其中一些常用的方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和独立成分分析(ICA)。这些方法都基于数学模型,通过对数据进行变换来降低维度。
主成分分析(PCA)是一种最常用的遥感影像降维方法,它通过对数据进行变换,将数据投影到一组新的坐标轴上,其中这些新的坐标轴是数据的主成分。主成分是指能够解释数据变异性的最大的几个坐标轴。PCA可以有效地降低数据维度,同时保留关键信息。
线性判别分析(LDA)是另一种常用的遥感影像降维方法,它的目的是将数据投影到一组新的坐标轴上,使得投影后的数据尽可能地分离。LDA通