Hüperspektraalne segunemise analüüs
Hüperspektraalne segunemise analüüs on signaalitöötlustehnika, mis dekomponeerib hüperspektraalse kujutise iga piksli puhtate materjalide spektriteks (endmemberiteks) ja nende vastavateks osalusteks. Kuna anduri resolutsioon põhjustab sageli seda, et mitu maakatet hõivavad ühe piksli, taastab segunemise analüüs piksli aluse koostisinfo, mida tavapärane klassifitseerimine ei suuda. Keshava ja Mustard (2002) pakkusid välja alusstruktuuri signaalitöötlusele, mis ühendas varasemad geoloogilised ja kaugseirealased tööd rangelt lineaarse segunemismudeliga.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- Keshava, N., & Mustard, J. F. (2002). Spectral unmixing. IEEE Signal Processing Magazine, 19(1), 44–57. DOI: 10.1109/79.974727 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Spectral Unmixing of Hyperspectral Imagery. ScholarGate. https://scholargate.app/et/remote-sensing/hyperspectral-unmixing
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- Mitte-negatiivne maatriksfaktorisatsioon (NMF)Masinõpe↔ võrdle
- Pikslipõhine pildiklassifikatsioonKaugseire↔ võrdle
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →