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認(rèn)證信息
認(rèn)證類型:個(gè)人認(rèn)證
認(rèn)證主體:常**(實(shí)名認(rèn)證)
IP屬地:河北
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1、高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展始于20世紀(jì)80年代,隨著成像技術(shù)的進(jìn)步,高光譜遙感圖像憑借著自身的優(yōu)勢在越來越多的研究領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的多光譜遙感圖像相比,高光譜圖像包含上百個(gè)連續(xù)波段的數(shù)據(jù),在獲得被測地物空間信息的同時(shí),在一個(gè)光譜區(qū)間內(nèi)得到了每個(gè)像元的連續(xù)波譜信息。從而使得每個(gè)像元都能提取出一條連續(xù)的、平滑的光譜曲線,解決了“成像無光譜”,“光譜不成像”的技術(shù)難題。然而由于成像光譜儀的空間分辨率有限和地球表面的復(fù)雜多樣性,往往圖像中
2、的一個(gè)像元內(nèi)包含著多種不同的地物類型,從而就形成了混合像元,將這個(gè)像元劃歸到任何一類地物中都會造成誤差。如果一個(gè)像元中只包含了一種純凈的地物,那稱這個(gè)像元點(diǎn)為端元。如何從高光譜圖像的眾多像元中準(zhǔn)確得到端元就成了迫切需要解決的問題,得到了端元,才使得接下來的線性解混、光譜匹配、圖像分析等技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)。近年來國內(nèi)外學(xué)者研究和發(fā)展的混合像元的分解模型有很多種,比如線性模型、幾何光學(xué)模型、非線性模型等。而線性混合模型的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡單,物理意義明
3、確,對于精確提取出端元具有一定的效果。 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)自誕生以來就受到了廣泛的關(guān)注和深入的研究,目前已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用,并從上世紀(jì)80年代起被用于地理信息系統(tǒng)領(lǐng)域,比如遙感圖像特征提取,邊緣檢測,圖像分割等方面,而其在高光譜遙感圖像中的應(yīng)用卻相對較少。 本論文從高光譜圖像混合像元的成像原理出發(fā),分別介紹了高光譜圖像的數(shù)據(jù)表達(dá),像元的混合模型,端元提取的經(jīng)典算法等基礎(chǔ)理論。接著在線性混合模型的前提下研究圖像的端
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