Алгоритмы анализа линейной спектральной смеси на гиперспектральных изображениях с использованием картографической основы
Автор: Денисова Анна Юрьевна, Мясников Владислав Валерьевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Анализ гиперспектральных данных
Статья в выпуске: 2 т.38, 2014 года.
Бесплатный доступ
В статье предлагаются два алгоритма анализа линейной спектральной смеси на гиперспектральных изображениях с использованием картографической основы. Картографическая основа используется для уточнения коэффициентов спектрального разложения на границах объектов (для первого алгоритма) или формирования сигнатур малых объектов (для второго алгоритма), в составе которых нет ни одного целого спектрального отсчёта. Набор используемых спектральных сигнатур может быть как задан заранее (с неопределёнными коэффициентами), так и неизвестен и извлечён в процессе работы алгоритмов.
Гиперспектральные изображения, спектральное разложение, гиперспектральный анализ, субпиксельная селекция, метод наименьших квадратов, картографическая основа
Короткий адрес: https://sciup.org/14059240
IDR: 14059240
Algorithms of linear spectral mixture analysis for hyperspectral images using base map
The authors propose two algorithms of linear spectral mixture analysis for hyperspectral images using base map. Base map data are used to refine coefficients of spectral mixture on the edges of map objects (in first algorithm) and acquire spectral signatures of small objects (in second algorithm), that does not occupy any pixel on input image entirely. The set of mixed signatures may be already known with undefined coefficients or unknown with extraction on one of the stages of the algorithm.
