本文選題：高光譜遙感數(shù)據(jù)　切入點：分形信號算法　出處：《遙感技術(shù)與應(yīng)用》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對高光譜遙感地物識別中存在的問題,從光譜的波形特征、運算速度、空間細(xì)節(jié)特征的光譜區(qū)分性等方面進(jìn)行了算法的改進(jìn),在此基礎(chǔ)上提出了分形信號的算法。利用CASI高光譜數(shù)據(jù)針對算法本身的性能、效率等進(jìn)行了測試,對工作區(qū)的高光譜遙感影像巖性特征進(jìn)行提取。針對高光譜遙感數(shù)據(jù)分形信號的初始值、迭代步長等特征進(jìn)行了討論。分形信號算法在一定程度上更細(xì)化了相似特征高光譜的可區(qū)分性,該算法應(yīng)用在CASI數(shù)據(jù)的巖性特征提取,實現(xiàn)了基巖裸露區(qū)域地表巖性特征精確提取。
[Abstract]:Aiming at the problems existing in the recognition of ground objects by hyperspectral remote sensing, the algorithm is improved from the aspects of spectral waveform characteristics, operation speed, spectral distinctiveness of spatial detail features, and so on. On this basis, the algorithm of fractal signal is proposed. The performance and efficiency of the algorithm are tested by using CASI hyperspectral data. The lithologic characteristics of hyperspectral remote sensing image are extracted from the working area. The initial value of fractal signal of hyperspectral remote sensing data is analyzed. The iterative step size and other features are discussed. To some extent, the fractal signal algorithm is used to extract lithologic features of CASI data. The accurate extraction of surface lithologic characteristics in exposed area of bedrock is realized.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院;
【基金】：國家973計劃項目(2013CB228503) 國家自然科學(xué)基金重大國際合作項目(41571130031)
【分類號】：P627;TP751

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本文編號：1595635