Hiper-spektrālā atdalīšana
Hiper-spektrālā atdalīšana ir signāl apstrādes tehnika, kas sadala katru hiper-spektrālā attēla pikseli tīru materiālu spektru (galvenie komponenti jeb endmember) un to attiecīgo frakcionēto daudzumu kopumā. Tā kā sensora izšķirtspēja bieži vien liek vairākiem zemes seguma veidiem ieņemt vienu pikseli, atdalīšana atgūst zem-pikseļu sastāva informāciju, ko parastā klasifikācija nespēj. Keshava un Mustard (2002) sniedza fundamentālu signāl apstrādes sistēmu, kas apvienoja iepriekšējos ģeoloģiskos un tālizpētes darbus stingrā lineārā maisījuma modelī.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Keshava, N., & Mustard, J. F. (2002). Spectral unmixing. IEEE Signal Processing Magazine, 19(1), 44–57. DOI: 10.1109/79.974727 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Spectral Unmixing of Hyperspectral Imagery. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/remote-sensing/hyperspectral-unmixing
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Neatūru matricas faktorizācija (NMF)Mašīnmācīšanās↔ salīdzināt
- Pikseļu bāzēta attēlu klasifikācijaTālizpēte↔ salīdzināt
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →