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
    NN&DL4.8 What does this have to do with the brain?
    查看>>
    No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.
    查看>>
    No fallbackFactory instance of type class com.ruoyi---SpringCloud Alibaba_若依微服务框架改造---工作笔记005
    查看>>
    No module named cv2
    查看>>
    No module named tensorboard.main在安装tensorboardX的时候遇到的问题
    查看>>
    No qualifying bean of type XXX found for dependency XXX.
    查看>>
    No resource identifier found for attribute 'srcCompat' in package的解决办法
    查看>>
    No toolchains found in the NDK toolchains folder for ABI with prefix: mips64el-linux-android
    查看>>
    Node JS: < 一> 初识Node JS
    查看>>
    Node-RED中实现HTML表单提交和获取提交的内容
    查看>>
    node.js 怎么新建一个站点端口
    查看>>
    Node.js 文件系统的各种用法和常见场景
    查看>>
    node.js 配置首页打开页面
    查看>>
    node.js+react写的一个登录注册 demo测试
    查看>>
    Node.js中环境变量process.env详解
    查看>>
    Node.js安装与配置指南:轻松启航您的JavaScript服务器之旅
    查看>>
    Node.js的循环与异步问题
    查看>>
    nodejs libararies
    查看>>
    nodejs-mime类型
    查看>>
    nodejs中Express 路由统一设置缓存的小技巧
    查看>>