博客
关于我
端元提取、光谱角、端元提取光谱角检测模型
阅读量:480 次
发布时间:2019-03-06

本文共 537 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

端元及其提取解析

什么是端元?

端元(endmember)是地物信息的最简形式,通常与混合像元相对。混合像元包含多种地物信息,而端元仅包含一种地物特征。在像元分解过程中,可以通过定量分析各端元在混合像元中的面积比例,即端元丰度(abundance),来描述端元的分布。

端元提取的基本原理

端元提取(endmember extraction,EE)主要包含两个关键步骤:端元识别和端元提取。基于几何特征的端元识别方法常采用以下降维技术:

  • 主成分分析(PCA):用于去除噪声,降维。
  • 多因子分析(MNF):进一步优化降维效果。
  • 独立校正(IC):增强数据相关性分析。

通过这些降维方法,相关性较低的波段被选定作为二维散点图的横纵轴。散点图中凸出区域的端元候选区域对应的平均波谱即为目标端元。

光谱角的意义

光谱角(spectral angle,SA)反映光谱曲线的相似性程度。其值越接近0,表明光谱波形越相似,地物特征越一致。

端元提取与光谱角结合的优势

将端元提取与光谱角相结合,可以构建无损检测模型。该模型通过以下步骤实现:

  • 提取所有端元波谱;
  • 将受损区域波谱与端元波谱进行匹配,识别缺损部分的端元组合。
  • 这种方法能够有效评估受损区域的光谱特征,保证检测的准确性和可靠性。

    转载地址:http://hljdz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NPOI之Excel——合并单元格、设置样式、输入公式
    查看>>
    NPOI利用多任务模式分批写入多个Excel
    查看>>
    NR,NF,FNR
    查看>>
    nrf开发笔记一开发软件
    查看>>
    NSDateFormatter的替代方法
    查看>>
    nsis 安装脚本示例(转)
    查看>>
    NSOperation基本操作
    查看>>
    NSSet集合 无序的 不能重复的
    查看>>
    NT AUTHORITY\NETWORK SERVICE 权限问题
    查看>>
    NT symbols are incorrect, please fix symbols
    查看>>
    ntko web firefox跨浏览器插件_深度比较:2019年6个最好的跨浏览器测试工具
    查看>>
    ntko文件存取错误_苹果推送 macOS 10.15.4:iCloud 云盘文件夹共享终于来了
    查看>>
    NTP配置
    查看>>
    Nuget~管理自己的包包
    查看>>
    nullnullHuge Pages
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    oauth2-shiro 添加 redis 实现版本
    查看>>
    OAuth2.0_JWT令牌-生成令牌和校验令牌_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记148
    查看>>