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
    python---5
    查看>>
    python---使用celery分布式系统异步发送短信(云通讯)来验证登录
    查看>>
    python--003--百分号字符串拼接、format
    查看>>
    Python--10、线程
    查看>>
    Python--Redis实战:第四章:数据安全与性能保障:第4节:复制
    查看>>
    python--基本代码规范
    查看>>
    Python--抽象类接口类
    查看>>
    PYTHON--欧拉习题二
    查看>>
    python--高级应用总结
    查看>>
    python-520表白代码,我看谁说程序员不懂浪漫,送你几套表白代码,一步到位
    查看>>
    Python-Asyncio TypeError:无法在‘;等待‘;表达式中使用对象DICT
    查看>>
    Python-AttributeError:‘;dict&39;对象没有属性‘;序列‘;
    查看>>
    Python-ldap:是否可以在不显式写入密码的情况下进行绑定?
    查看>>
    python出现 unknown encoding: idna 的处理方法
    查看>>
    Python出现 RuntimeError: dictionary changed size during iteration 的解决方法
    查看>>
    Python-numpy(2)数组的操作
    查看>>
    Python-Numpy的tile函数用法
    查看>>
    python-open函数
    查看>>
    Python-Pandas-将特定函数应用于给定级别-多索引数据框架
    查看>>
    python-queue队列通信
    查看>>