高光谱遥感图像解混技术研究

高光谱遥感图像解混技术研究

ID:34888413

大小:11.09 MB

页数:119页

时间:2019-03-13

高光谱遥感图像解混技术研究_第1页
高光谱遥感图像解混技术研究_第2页
高光谱遥感图像解混技术研究_第3页
高光谱遥感图像解混技术研究_第4页
高光谱遥感图像解混技术研究_第5页
资源描述:

《高光谱遥感图像解混技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、分类号;TP751.1码:10335单位代密级;无学号;11010041博:t学位论文戀中文论文题目:高光谱選感图像解混技术研究英文论文题目:ResearchonUnmixingTechnologyinHyperspectralRemoteSensingImagery申请人姓名;崔建涛指导教师:厉小润研究员合作导师:专业名称:控制理论与控制工超研巧方向:高光谱遥感图像处理所在学院:电气工程学院论文提交

2、日期高光谱選感图傲解混技术巧究戀论文作者签名:指导教师签名:论文评阅人1:触名\职称\单位.下同)评阅人2;(隐名评阅学位论文省略)3评阅人;评阅人4:评阅人5;答辩委员会主席;(姓职称\单位)委员1;委员2:委员3:委员4:委员5;答辩日期;ResearchonUnmixingTechnologyinHvoerspectralRemoteSensingImag

3、ery戀^Authorssinature:g*Supervisorssinature:gExternalReviewers:(姓名\职称\单位.下同)(隐名评阅学位论文省略)ExaminingCommitteeChairerson:p(姓名\职称\单位)ExaminingCommitteeMembers:Dateoforaldefence:浙江大学研巧生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进

4、行的研究工作及取得的研巧成果。除了文中恃别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成一果。与我,也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。g:学位论文作者签名;雀城签字日期心年V月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部口或机构送交本论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江大学可W将学位论文的、全部

5、或部分内容编入有关数据库进行检索和传播,可W采用影印缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:權速鴻导师签名:签字曰期:年<月曰签字曰期:/月/曰勺浙江大学博±学位论文摘要高光谱遥感图像具有高光谱分辨率一和化谱波段多的特点、围谱合,能够提、供丰富的地球表面信息,因此被广泛的应用于止地利用资源调查和自然灾害监测等领域。但是,由于高光谱遥感图像空间分辨率限制和地物分布的复杂多样性,。图像中包含了乂

6、量的混合像元,不利于像元级的数据处理和分析为了更好地利用高光谱数据,,提高遥感应用的精度必须对混合像元进行分解,提取不同地物的端元。,并求得毎种端元对应的丰度在高光谱遥感图像中,地物的空间分布具有不同的特点,分布广泛的地物含有纯像元,而分布稀少的地物则只能W亚像元形式存在。该类图像带来的处理难题是如何精确提取所有地物的端元,并进行有效的光谱解混。当不同的地物极为貼近或者具有不同空间层次的地物同时存在时,非线性光谱混合现象化往往不能忽咯。另外,地物光谱数据库的非完备性W及

7、偏远地区地面真实测量难W实现等因素,使得端元的自动获取也比较困难。本文围绕高光谱遥感图像解混技术,针对高光谱图像存在的上述几个问题展开研究。主要的研究王作包括:(1)针对现有光谱解混算法存在难W同时有效提取亚像元和纯餘元级地物一端元的不足eativematrix,提出了种凸面几何理论和非负矩阵分解(noimgfactorization,NMF)技术相结合的有限光谱解混算法。首先,通过基于凸面凡何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合。然后,根据纯像元和混合像

8、元分布特点的不同,计算候选綠素的空间纯度指数W判断纯像元端元。进而,对NMF方法作适应性修改,提出部分非负矩阵分解(partialNMF,PNMF)算法,构造相应的目标函数,通,推导迭代求解过程过分解求得亚像元端元光谱和所有端元的丰度。实验结果表明,所提出的有限光谱解混方法能够弥补现有光谱解混算法的不足,实现对纯橡元端元和亚像元端元光谱的有效提取。(2)针对高光谱图像中端元个数过多导致非线性混合像元分解方法比较耗一时和丰度估计不够精确的问题,提出了种结

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。