本文關(guān)鍵詞： 高光譜遙感 端元 混合像元分解 亞像素 光譜庫(kù) 同物異譜 光譜信息 稀疏性 豐度 自適應(yīng)閾值 　出處：《測(cè)繪學(xué)報(bào)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：正混合像元分解能在亞像素級(jí)別上定量化地了解地物的光譜信息和含量信息(豐度),是高光譜影像分析中的關(guān)鍵問(wèn)題之一。由于影像場(chǎng)景復(fù)雜、同譜異物和同物異譜(端元可變性)現(xiàn)象普遍存在、光譜庫(kù)端元數(shù)目遠(yuǎn)大于像元中含有的端元數(shù)目,再加上影像噪音的干擾,影像解混精度還亟待提高。本文的研究圍繞基于空間-光譜分析的高光譜遙感影像稀疏解混方法,分別從顧及端元可變性、像元的
[Abstract]:The positive mixed pixel decomposition can quantitatively understand the spectral information and content information of ground objects at sub-pixel level (abundance) is one of the key problems in hyperspectral image analysis, because of the complexity of image scene. The phenomenon of isospectral foreign bodies and isospectral heteroscopes (endostasis) is widespread. The number of endelements in spectral library is much larger than the number of endelements contained in pixels, plus the interference of image noise. The resolution of image unmixing needs to be improved urgently. The research of this paper focuses on the sparse de-mixing method of hyperspectral remote sensing image based on space-spectrum analysis.
【作者單位】： 東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院;東華理工大學(xué)江西省數(shù)字國(guó)土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：江西省青年科學(xué)基金(20161BAB213092) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(GJJ160585) 東華理工大學(xué)江西省數(shù)字國(guó)土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(DLLJ201606);東華理工大學(xué)博士啟動(dòng)基金(DHBK2015309)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 混合像元分解能在亞像素級(jí)別上定量化地了解地物的光譜信息和含量信息(豐度),是高光譜影像分析中的關(guān)鍵問(wèn)題之一。由于影像場(chǎng)景復(fù)雜、同譜異物和同物異譜(端元可變性)現(xiàn)象普遍存在、光譜庫(kù)端元數(shù)目遠(yuǎn)大于像元中含有的端元數(shù)目,再加上影像噪音的干擾,影像解混精度還亟待提高。

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本文編號(hào)：1473715