基于IDL的高光谱数据异常像元快速检测与修复

发布时间：2021-04-11 14:57

　　为了提高对高光谱遥感数据的预处理效率和质量,基于IDL平台实现了Hyperion高光谱数据异常像元的快速检测流程化操作,实现了Hyperion高光谱遥感数据异常像元的快速修复。 

【文章来源】：地理空间信息. 2020,18(08)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

具有特异的DN值类型像元视觉表现及其DN值示例

连续的DN值为0的异常像元（坏线）

4）间断性的非典型DN值异常像元类型。间断性的异常像元在Hyperion图像中分布也较为广泛，这类像元类型的DN值也是处于正常范围内，但相对于两侧像元存在一定的变化，使得像元在图像上呈黑色条纹，但该类像元同连续的确定性的像元有所不同，这类异常像元在图像呈现不连续的分布，表现为断续状，如图4所示。这类像元的存在也会使得图像存在一定的噪声干扰，会降低后续的地物识别。图4 间断性的非典型DN值异常像元

【参考文献】：
期刊论文
[1]福建矾山Hyperion高光谱数据预处理及效果评价[J]. 史超,张远龙,任正情,熊涛,王学平.  地质科技情报. 2014(01)
[2]海岸带星载高光谱遥感影像预处理方法[J]. 张东,张鹰,李欢.  海洋科学进展. 2009(01)
[3]中分辨率遥感图像条带噪声的去除[J]. 陈劲松,邵芸,朱博勤.  遥感学报. 2004(03)



本文编号：3131464