基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079);² 奈良女子大学理学部情报科学科,日本奈良市北鱼屋西町, 630-8506);³ 奈良产业大学情报学部,日本奈良县生驹郡三乡町立野北, 636-8503)

基金项目: 国家973计划资助项目(2003CB415205);;国家自然科学基金资助项目(40471088);;日本宇宙航空开发研究机构(JAXA)ADEOSⅡ/GLI计划;;日本文部省学术振兴会资助项目

详细信息

Universal Pattern Decomposition Method Based on Hyper Spectral Satellite Remote Sensing Data

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China;² Department of Information and Computer Sciences, Nara Women’s University, Nara , Japan 630-8506³ Department of Information and Computer Sciences, Nara Industrial University, Nara, Japan 630-8503

Funds: 国家973计划资助项目(2003CB415205);;国家自然科学基金资助项目(40471088);;日本宇宙航空开发研究机构(JAXA)ADEOSⅡ/GLI计划;;日本文部省学术振兴会资助项目

摘要: 提出了一种用于处理多/高光谱卫星数据的UPDM分析方法。研究结果证明,该方法应用于Land sat/TM(ETM+)、Terra/MODIS和ADEOS II/GLI等高光谱卫星传感器时,光谱重构均方根误差小于0.029,适用于研究高光谱卫星遥感数据。
- 高光谱遥感 /
- 光谱混合 /
- 分类
Abstract: This paper develops a new analysis method based on the hyper-multi spectral satellite data, which is the universal pattern decomposition method (UPDM). The results demonstrate that the mean square root values of reconstruct fitting errors are less than 0.029 when using it on Landsat/TM(ETM+),Terra/MODIS and ADEOS-II/GLI satellite sensors. The UPDM is especially suitable for hyper spectral satellite remote sensing data.
- hyper spectral remote sensing /
- spectral mixing /
- classification

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