基于非负矩阵分解的航拍图像信息提取

郝红; 徐常青; 张新平

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.2012.01.013

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基于非负矩阵分解的航拍图像信息提取

郝红 , 徐常青 , 张新平

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郝红, 徐常青, 张新平. 基于非负矩阵分解的航拍图像信息提取[J]. 浙江农林大学学报, 2012, 29(1): 72-77. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.01.013

引用本文:

郝红, 徐常青, 张新平. 基于非负矩阵分解的航拍图像信息提取[J]. 浙江农林大学学报, 2012, 29(1): 72-77. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.01.013

HAO Hong, XU Chang-qing, ZHANG Xin-ping. Aerial image information extraction based on non-negative matrix factorization[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2012, 29(1): 72-77. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.01.013

Citation:

HAO Hong, XU Chang-qing, ZHANG Xin-ping. Aerial image information extraction based on non-negative matrix factorization[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2012, 29(1): 72-77. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.01.013

基于非负矩阵分解的航拍图像信息提取

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.01.013

1.
浙江农林大学环境与资源学院，浙江临安 311300

详细信息

通信作者: 徐常青

Aerial image information extraction based on non-negative matrix factorization

1.
School of Environmental and Resource Sciences，Zhejiang A & F University，Lin’an 311300，Zhejiang，China

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Corresponding author: XU Chang-qing

摘要: 为研究非负矩阵分解（NMF）算法的优越性，将此方法应用于航拍图像的信息提取。在对航拍图像进行信息提取时，与传统的主成分分析方法进行了比较。通过选取不同的特征值r与Eignum进行实验。结果表明：当r=20，50时，应用本研究算法的运行时间小于Eignum=20，50时主成分分析的运行时间；并对r=50，Eignum=50时进行了识别率比较，应用此方法的识别率更高，证明了非负矩阵分解算法在航拍图像应用中的时间短、识别率高的优越性。图10表2参7
- 森林经理学 /
- 非负矩阵分解 /
- 航拍图像 /
- 主成分分析 /
- 特征值
Abstract: This study was on superiority of the non-negative matrix factorization （NMF） algorithm for application of information extracted with aerial images. First，NMF was used for aerial image information extraction，and then this data was compared with a principal component analysis （PCA） in which r （the number of rows or columns of basic matrix） and Eignum（the number of eigenvalues） were given different values. Experimental results showed that the run time of NMF with r = 20 or 50 was less than that of PCA with an Eignum = 20 or 50. Also，the recognition rate of NMF with r = 50 was higher than that of an Eignum = 50. The experiment showed that non-negative matrix factorization had advantages of a short time period with a high recognition rate. ［Ch，10 fig. 2 tab. 7 ref.］
- forest management /
- non-negative matrix factorization （NMF） /
- aerial image /
- principle component analysis （PCA） /
- eigenvalue

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链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.2012.01.013

https://zlxb.zafu.edu.cn/article/zjnldxxb/2012/1/72

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基于非负矩阵分解的航拍图像信息提取

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.01.013

1. 浙江农林大学环境与资源学院，浙江临安 311300

通信作者: 徐常青

收稿日期: 2011-02-28
修回日期: 2011-04-07
刊出日期: 2012-02-20

关键词:

摘要: 为研究非负矩阵分解（NMF）算法的优越性，将此方法应用于航拍图像的信息提取。在对航拍图像进行信息提取时，与传统的主成分分析方法进行了比较。通过选取不同的特征值r与Eignum进行实验。结果表明：当r=20，50时，应用本研究算法的运行时间小于Eignum=20，50时主成分分析的运行时间；并对r=50，Eignum=50时进行了识别率比较，应用此方法的识别率更高，证明了非负矩阵分解算法在航拍图像应用中的时间短、识别率高的优越性。图10表2参7