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基于已知光谱库数据的特征参量提取的可行性分析
如题所述
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相似回答
光谱
维
特征提取
方法
答:
一般在实践中只取前面k(k<p,q)个典范相关系数和典范变量进行分析
,舍去后面的典范变量已无关紧要,这达到了特征提取的目的。在利用高光谱数据进行岩性识别分类时,首先可以将高光谱图像数据分成若干未知岩性的类别,然后在每个类别中抽取一定的样本(象元)数,同时抽取已知岩性一定的样本数,组成两个...
基于光谱特征的
信息
提取
与分类过程
答:
具有明确的物理意义,而基于光谱特征的信息提取与分类,
是通过遥感光谱数据的变化规律来识别和研究地物类型
。因此,研究不同地理实体的光谱表达模型,是有效地提取专题信息的关键。 1.金属硫化物矿床近矿围岩岩石光谱特征研究 图3.3.1是东秦岭地区比较有代表性的几种近矿蚀变岩及含矿体的反射波谱曲线。从波谱曲线形态可以...
成像光谱遥感岩矿
光谱特征
信息量化、识别和
提取的
方法研究
答:
提高成像光谱技术的应用效果、促进其朝着产业化的方向发展的另一关键技术是发展岩矿光谱特征量化、信息提取和识别技术方法
。从地质调查的应用出发,结合地质信息、岩矿光谱特征信息以及其他相关岩矿测试技术手段提供的信息(如岩矿鉴定、XRD、电子探针和化学分析等),利用反演的成像光谱数据发展成像光谱遥感...
遥感影像信息的
提取
技术方法研究进展
答:
总的来说,多
光谱
遥感岩矿信息
提取
主要是基于图像灰度
特征
,即基于岩矿的反射率强度差异,采用一些数学变换方法,增强或突出目标信息,使之易于目视解译。在
数据
处理中,由于波段有限,未能有效地导入岩矿类别的光谱知识,其结果精度更多地取决于研究人员的经验。 2.高光谱方法研究进展 成像光谱技术是多光谱技术发展的飞跃,它...
土壤有机质
光谱
信息
提取
答:
首先利用高光谱Hyperion数据对野外地物
光谱库
进行重采样(第二次采样);运用经验线性拟合法,以野外地物
光谱数据
为基础对高光谱Hyperion影像进行校正,以便进一步确立两者之间的相关性;然后在前人研究的基础上,运用统计回归
分析
方法建立采样点地物光谱数据与土壤有机质含量的最佳反演模型,并且把该模型运用到高光谱Hyperion影像...
遥感
光谱
信息
提取
答:
2.
基于光谱特征
反射率变化规律的信息
提取
方法 运算增强就是利用加、减、乘、除和它们的混合运算对多波段图像进行的一种图像信息提取和反差增强方法。John McM.Moore等(1993)利用波段间加、减运算增强技术对TM 图像
数据
进行了石膏、粘土和热液蚀变硅的选择性增强,取得了良好效果。实际上,图像运算增强中最常见的运算是...
典型像元
光谱数据分析
与最佳基
特征参量
数组(BBCPA)
答:
可见,在进行6~8层小波包分解时,属于低频部分前14~15个最佳基能较好地体现植被像元的基本
光谱特征
,而这14~15个之后的最佳基较多的聚集了噪音和其他细节的高频信息。图5.10 植被像元8层小波包分解最佳基比较图 总结以上
分析
可得到如下认识:从待分类图像中选取植被像元的高
光谱数据
进行6~8层小波包...
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