航空高光谱遥感光谱域噪声滤波应用研究

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1、C易戈衣冉7www.yitaDiao.net_论文发表专家航空高光谱遥感光谱域噪声滤波应用研究【摘要】：高光谱是目前遥感技术发展的一个前沿，已被成功应用于许多领域中。高光谱技术的广泛应用在于它能提供地物详细的光谱信息，而高光谱应用精度的提高也取决于高光谱遥感提供的地物光谱的信噪比，因此在高光谱应用之前不仅需要对空间域图像进行噪声滤波，还需要对光谱域噪声进行滤波。本文主要以航空高光谱遥感PHI数据为研究对象，对高光谱数据光谱域噪声的检测、分析，高光谱数据信噪比的计算，光谱域噪声的去除，以及不同光谱域噪声滤波方法

2、对高光谱数据造成的影响进行了深入的研究，主要的工作可概括为以下四个方面：1、从航空高光谱图像的均方差、直方图、各波段相关系数、反射率转换后的图像光谱曲线对航空高光谱图像中的噪声进行了分析；对现有的高光谱遥感数据的信噪比计算方法进行总结，从反射率光谱曲线的噪声求解提出-种基于像元光谱的信噪比计算方法，利用2003年PHI高光谱数据对各信噪比计算方法进行了测试和比较。2、针对高光谱图像光谱域中存在的噪声，提出一种利用导数光谱分析、诊断光谱噪声，并使用基于最小二乘的Savitzky-Golay滤波进行自适应噪声去除

3、的DSGF(DerivativebasedSavitzky-GolayFilter)方法，该方法在有效的去除高光谱图像光谱域噪声的同时，能保留图像光谱的大部分细微特征，是地物实测光谱和高光谱图像光谱域噪声去除的一种有效手段。3、将小波变换用于高光谱图像光谱域噪声滤波，利用小波变换的多分辨率分析，将图像光谱分解为平滑分量和噪声分个易战抿再Ewww7llabla0.net_论文发表专家量，并对不同地物类型图像光谱进行了分析，认为通过去除图像光谱小波变换的D1和D2高频噪声分量后再进行小波逆变换，可以在保持大部分光

4、谱特征同时取得较好的光谱平滑效果。4、从统计检验、光谱相似度计算、类间距离计算三个角度对光谱域噪声滤波方法进行了分析与评价；将滤波前后的高光谱遥感数据用最大似然分类法和SAM分类方法进行了分类，发现光谱域滤波对最大似然分类精度的影响不明显，但对SAM分类而言，未能分类的像元数较滤波前大大减少，分类精度也有了一定提高。【关键词】：高光谱遥感光谱域噪声信噪比Savitzky-Golay导数光谱小波变换统计检验最大似然分类光谱角分类【学位授予单位】：华东师范大学【学位级别】：博士【学位授予年份L2006【分类号】:

5、P237【目录】：第一章绪论9-24第一节高光谱遥感技术的概念及其发展9・11笫二节航空高光谱遥感应用综述11-16笫三节航空高光谱遥感预处理技术16J9第四节本文研究内容和II标19-21参考文献21-24第二章航空高光谱遥感图像噪声分析24-40第一节高光谱图像噪声分析24-33第二节高光谱图像噪声分类33-35第三节几种高光谱噪声去除方法35-38第四节本章小结38-39参考文献39-40第三章高光谱图像质量评价方法与信噪比的计算40・59笫一节遥感图像质量评价方法40-44第二节高光谱图像信噪比计算方

6、法44-48第三节基于像元光谱C易戈衣冉7www.yitaDiao.net_论文发表专家U!的信噪比计算方法48-53第四节各种信噪比计算方法的比较53-57第五节本章小结57-58参考文献58-59第四章最小二乘光谱域噪声自适应滤波方法59-77第一节光谱關线平滑的常用方法59-60第二节SAVITZKY-GOLAY滤波方法60-65第三节光谱导数与光谱域噪声检测65-68第四节最小二乘光谱域噪声自适应滤波的DSGF方法68-75第五节本章小结75-76参考文献76-77笫五章小波变换光谱域噪声滤波方法77

7、-96第一节小波分析77-80第二节小波变换信号消噪方法80-84第三节各种地表类型光谱曲线的小波分解与重构84-91第四节小波变换光谱域噪声滤波的WBD方法91-94第五节本章小结94-95参考文献95-96第六章光谱域滤波方法的检验与比较96-113第一节光谱域滤波方法的方差和均值检验96-106笫二节光谱域滤波方法的光谱相似度比较106-109第三节光谱域滤波方法的类间距离分析节本章小结111-112参考文献112-113第七章光谱域滤波对高光谱分类精度影响分析113-133第一节高光谱遥感分类方法11

8、3-115第二节遥感分类的精度评价方法115・117第三节光谱域滤波对最大似然分类精度影响分析117-122笫四节光谱域滤波对SAM分类精度影响分析122-131第五节本章小结131-132参考文献132-133第八章结论与展望133-136附录一:就读博士期间利研成果表136-137致谢137本论文购买请联系页眉网站。