高光谱遥感地物目标识别算法及其在岩性特征提取中的应用

发布时间：2018-03-10 23:53

  本文选题：高光谱遥感数据　切入点：分形信号算法　出处：《遥感技术与应用》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对高光谱遥感地物识别中存在的问题,从光谱的波形特征、运算速度、空间细节特征的光谱区分性等方面进行了算法的改进,在此基础上提出了分形信号的算法。利用CASI高光谱数据针对算法本身的性能、效率等进行了测试,对工作区的高光谱遥感影像岩性特征进行提取。针对高光谱遥感数据分形信号的初始值、迭代步长等特征进行了讨论。分形信号算法在一定程度上更细化了相似特征高光谱的可区分性,该算法应用在CASI数据的岩性特征提取,实现了基岩裸露区域地表岩性特征精确提取。
[Abstract]:Aiming at the problems existing in the recognition of ground objects by hyperspectral remote sensing, the algorithm is improved from the aspects of spectral waveform characteristics, operation speed, spectral distinctiveness of spatial detail features, and so on. On this basis, the algorithm of fractal signal is proposed. The performance and efficiency of the algorithm are tested by using CASI hyperspectral data. The lithologic characteristics of hyperspectral remote sensing image are extracted from the working area. The initial value of fractal signal of hyperspectral remote sensing data is analyzed. The iterative step size and other features are discussed. To some extent, the fractal signal algorithm is used to extract lithologic features of CASI data. The accurate extraction of surface lithologic characteristics in exposed area of bedrock is realized.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;
【基金】：国家973计划项目(2013CB228503) 国家自然科学基金重大国际合作项目(41571130031)
【分类号】：P627;TP751

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本文编号：1595635