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Hyperion高光譜影像壞線修復(fù)的局部空間-光譜相似性測度方法

發(fā)布時間:2019-02-16 03:16
【摘要】:Hyperion高光譜影像中的壞線將直接影響后續(xù)應(yīng)用的準(zhǔn)確性。針對Hyperion高光譜輻射率數(shù)據(jù)的特點,考慮影像中壞線像元與鄰近像元在空間和光譜上的相似性,提出了一種局部空間-光譜相似性測度(local spectral-spatial similarity measure,LS3M),以實現(xiàn)對Hyperion高光譜數(shù)據(jù)的描述和壞線修復(fù)。LS3M由空間和光譜兩部分的相似性測度構(gòu)成,前者為歐氏距離度量,后者組合了Canberra距離和光譜相關(guān)角(spectral correlation angle,SCA)。考慮到Hyperion高光譜不同波段的輻射率特性,引入信息熵對SCA進(jìn)行約束。針對相似像元的鄰近搜索問題,引入相似度均值與方差對光譜相似性閾值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。為驗證該方法的有效性,選取了沙漠、草原、森林、城郊、沿海城市和內(nèi)陸城市6種典型場景的Hyperion高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬壞線的定量誤差分析和真實壞線的定性評價;通過與鄰域均值法及常規(guī)光譜相似性測度的對比,證實LS3M法壞線修復(fù)精度更高,穩(wěn)定性更好。
[Abstract]:The bad line in Hyperion hyperspectral image will directly affect the accuracy of subsequent applications. According to the characteristics of Hyperion hyperspectral emissivity data and considering the spatial and spectral similarity between bad line pixel and adjacent pixel, a local spatial spectral similarity measure (local spectral-spatial similarity measure,LS3M) is proposed. In order to describe Hyperion hyperspectral data and repair bad lines, LS3M is composed of spatial and spectral similarity measures, the former is Euclidean distance metric, and the latter combines Canberra distance and spectral correlation angle (spectral correlation angle,SCA). Considering the emissivity characteristics of Hyperion in different bands, information entropy is introduced to constrain SCA. To solve the proximity search problem of similar pixels, the similarity mean and variance are introduced to dynamically adjust the spectral similarity threshold. In order to verify the effectiveness of this method, the Hyperion hyperspectral data of desert, grassland, forest, suburbs, coastal cities and inland cities are selected to analyze the quantitative error of simulated bad lines and the qualitative evaluation of real bad lines. By comparing with the neighborhood mean method and the conventional spectral similarity measure, it is proved that the LS3M method has higher accuracy and better stability.
【作者單位】: 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)信息工程學(xué)院;中國礦業(yè)大學(xué)(徐州)環(huán)境與測繪學(xué)院;河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(41501459,41201341) 中國博士后科學(xué)基金(2013M542086) 中央高校新青年教師科研啟動基金(CUGL140834)~~
【分類號】:P237

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本文編號:2423986

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