光谱混合分解技术 混合光谱分解技术用以确定在同一像元内不同地物光谱成分所占的比例或非已知成分。因为不同地物光谱成分的混合会改变波段的深度,波段的位置,宽度、面积和吸收的程度等。这种技术采用矩阵方程,神经元网络方法以及光谱吸收指数技术等,求出在给定像元内各成分光谱的比例。 为了改善从遥感数据中提取定量信息...
地物的混合和物理分布的空间尺度大小决定了非线性的程度,大尺度的光谱混合通常被认为是一种线性混合,而小尺度的物质混合则是非线性的。 LSMM和NLSMM模型一般都是将端元光谱作为单条曲线进行处理,忽略了端元光谱存在的变异性。光谱变异对混合像元分解影响的研究中,比较代表性的工作有两方面:一是在已有的线性混合模型基...
《高光谱遥感混合光谱分解》是2021年湖北科学技术出版社出版的图书。内容简介 （1）目前已经出版的高光谱方面的专著以单本居多，不成体系，而且出版时间较早，不能反映我国的高光谱遥感研究的水平。本套丛书填补了这一项空白。（2）丛书主编以及顾问团队的专家均为高光谱研究领域的院士，也是目前代表着我国高光谱遥感...
高光谱遥感,混合像元分解,深度学习, 机器学习, 深度神经网络, 遥感智能解译, 亚像元解译 遥感学报NRSB 由于受空间分辨率限制,混合像元问题始终限制着高光谱遥感在精细化地物信息提取工作中的作用。随着深度学习的兴起,其出色的特征学习和预测能力已使...
根据端元方式的不同, 可以区分为线性混合模型[1][2]和非线性混合模型[3]两类, 前者主要适用于地物覆盖比较简单的情形, 后者描述了复杂场景中反射信号经过多次散射后发生的光谱混合。 大部分的遥感应用领域借助从可见光、 近红外、 短波红外到热红外在内的辐射影像进行地表覆盖探测, 而这些影像都不同程度地受光谱...
高光谱遥感图像分类与识别,监督分类与非监督分类。 无处不混合—混合光谱形成、物理机理; 线性与非线性模型—混合像元分解模型,线性光谱混合物理、数学模型,Hapke非线性模型。 二:Matlab开发基础 1、matlab软件及安装、常用功能 matlab版本,安装; Matlab软件界面,常用功能; ...
高光谱图像混合像元分解 由于遥感器有限的空间分辨率与自然界地物的复杂性、多样性之间的矛盾,混合像元普遍存在于遥感图像中。混合像元指的是在单一像元内包含两个或更多纯地物类型,该像元记录的信息是这个像元覆盖区域内全部纯地物光谱信息的综合叠加。利用遥感图像处理分析的方法解决混合像元问题的过程称为混合像元分解或...
4244_WPSOffice_Level22.1混合像元分解基本模型 7 18541_WPSOffice_Level32.1.1线性光谱混合分解模型 8 24425_WPSOffice_Level32.1.2非线性光谱混合分解模型 8 10384_WPSOffice_Level22.2最小二乘分解算法 9 1464_WPSOffice_Level32.2.1无约束最小二乘分解算法 9 ...
第三课 高光谱数据预处理 高光谱图像物理意义辐射定标大气校正光谱平滑和重采样 第四课 高光谱分析 光谱特征提取降维技术(如PCA、MNF)高光谱分类、回归、目标检测混合像元分解方法 第五课 高光谱应用 环境监测(植被分类、水质评估)农业(作物产量估计、病害检测)矿产勘探(矿...