原文:05 PIE-Hyp光谱分析

PIE Hyp光谱分析 高光谱遥感数据是一个光谱图像立方体,其主要特点是将传统的图像空间维与光谱维信息融合为一体,在获取地表空间图像的同时,得到每个像元对应的地物光谱信息。 高光谱数据可完整涵盖探测谱段范围内的地物光谱信息,大幅提高了精细信息表达能力,使得基于地物光谱信息进行高光谱数据的处理与分析成为可能,利用高光谱图像数据涵括的地物丰富的精细光谱信息,依据地物光谱特征产生的内在机理,可实现地物成 ...

2020-12-01 14:47 0 358 推荐指数:

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07 PIE-Hyp光谱影像预处理

PIE-hyp光谱影像预处理 由于受传感器系统本身因素和外界环境条件的影响,高光谱影像中存在一定的噪声,以及不同程度、不同性质辐射量的失真和几何畸变等现象。这些畸变和失真均会导致图像质量下降,严重影响其应用效果,必须进行预处理,削弱其影响,为后续的高光谱应用奠定基础。 高光谱遥感影像 ...

Tue Dec 01 22:48:00 CST 2020 0 584
08 PIE-Hyp混合像元分解

PIE-HYP混合像元分解 遥感图像中混合像元的存在,是像元级遥感分类和要素反演精度难以达到使用要求的主要原因。为了提高遥感应用的精度,必须解决混合像元分解的问题,使遥感应用由像元级达到亚像元级。进入像元内部,将混合像元分解为不同的"基本组分单元",或称"端元",并求得这些基本组分所占的比例 ...

Tue Dec 01 22:48:00 CST 2020 0 405
10 PIE-Hyp监督分类和分类后处理

PIE-Hyp监督分类和分类后处理 1.PIE-Hyp监督分类 监督分类是根据已知训练场地提供的样本,通过选择特征参数、建立判别函数,然后把图像中各个像元归化到给定类中的分类处理。 监督分类的基本过程是:首先根据已知的样本类别和类别的先验知识确定判别准则,计算判别函数,然后将未知类别的样本值 ...

Tue Dec 01 22:49:00 CST 2020 0 600
谱分析之FFT

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a07f4fe301013gj3.html FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因 ...

Fri Mar 12 05:51:00 CST 2021 0 604
matlab 功率谱分析

matlab 功率谱分析 1、直接法:直接法又称周期图法,它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),然后再取其幅值的平方,并除以N,作为序列x(n)真实功率谱的估计。Matlab代码示例:clear;Fs=1000 ...

Fri Apr 22 07:16:00 CST 2016 0 8108
基于Python的频谱分析(一)

1、傅里叶变换  傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。 2、基于Python的频谱分析  将时域信号 ...

Wed Nov 21 00:09:00 CST 2018 0 8477
奇异谱分析

步骤一:建立轨迹矩阵 原始信号长度为N,滑动窗口长度为Lp,Kp = N-Lp+1;轨迹矩阵就是按照列做分割,第一列为索引为1~Lp的信号,第二列为2~Lp+1,第三列为3~Lp+2,第Kp列为信号 ...

Fri Dec 14 01:15:00 CST 2018 0 2736
FFT频谱分析

Python进行FFT频谱分析 声明:本文思想均来自陈爱军老师《深入浅出通信原理》连载313-389 目录 Python进行FFT频谱分析 FFT点数分析 Cosine信号波形 周期方波信号波形 复合信号进行FFT ...

Mon Aug 26 00:13:00 CST 2019 0 1528
 
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