检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘照欣 赵辽英[1] 厉小润[2] 陈淑涵 LIU Zhaoxin;ZHAO Liaoying;LI Xiaorun;CHEN Shuhan(School of Computer Science and Technology,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China;College of Electrical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China)
机构地区:[1]杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018 [2]浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027
出 处:《测绘学报》2019年第11期1464-1474,共11页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica
基 金:国家自然科学基金(61671408; 61571170);教育部联合基金(6141A02022350);上海航天科技创新基金(SAST2016028)~~
摘 要:未考虑地物亚像元级空间结构特征是影响高光谱亚像元定位精度的因素之一。为了有效解决这一问题,本文提出一种基于混合像元线特征探测的亚像元定位算法。首先,通过光谱解混确定含典型线状地物的混合像元。然后,基于完备直线集的最大线性指数方法确定其余含线特征的混合像元,使用模板匹配方法结合像元引力确定含线特征混合像元的亚像元类别。最后,基于线性优化的方法迭代确定剩余混合像元的亚像元类别。通过真实数据及仿真数据的试验,结果表明所提出的方法能有效提高亚像元定位精度。The ignorance of the spatial structure of subpixel is one of the factors that influence the accuracy of hyperspectral subpixel mapping.In order to effectively solve this problem,a subpixel mapping algorithm is proposed that based on linear feature detection in mixed pixels.Firstly,the mixed pixels of typical linear feature classes are determined by spectral unmixing.Then,based on the maximum linear index method of the complete straight-line set,the linear features of remaining mixed pixels are determined.The template matching method is used in conjunction with the pixel attraction to determine the classes of linear subpixels.Finally,the subpixel categories of the remaining mixed pixels are iteratively determined based on the linear optimization method.The experimental results of real data and simulation data show that the proposed method can effectively improve the precision of subpixel mapping.
关 键 词:图像处理 亚像元定位 空间相关性 线特征探测 模板匹配
分 类 号:P237[天文地球—摄影测量与遥感]
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