Resumen

Los métodos existentes de clasificación de datos de teledetección remota no pueden lograr el intercambio del espectro de imágenes de teledetección, lo que conduce a una fusión deficiente y clasificación de datos de teledetección. Por lo tanto, se propone un método de clasificación de datos de teledetección remota de alta resolución espacial basado en el intercambio de espectro. Se introduce un algoritmo de recuperación de marco de página (PFRA) para asignar los recursos del espectro inalámbrico en la banda de baja frecuencia, y se diseña un mecanismo dinámico de intercambio de espectro entre los usuarios primarios y secundarios de imágenes de teledetección. Con base en esto, se utiliza la teoría de evidencia D-S para fusionar datos de teledetección remota de alta resolución espacial y corregir el brillo de píxeles de la imagen multiespectral fusionada. Los datos iniciales se normalizan, se extrae la característica de la imagen espectral, se construye el modelo de clasificación de red neuronal

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Teledetección; Clasificación de datos; Compartir espectro; Resolución espacial; Fusión; Segmentación
• Keywords:Remote sensing; Data classification; Spectrum sharing; Spatial resolution; Fusion; Segmentation