基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

张立福, 张良培, 村松加奈子, 藤原昇

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2005 > 30(3): 264-268

张立福, 张良培, 村松加奈子, 藤原昇. 基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(3): 264-268.

引用本文:

张立福, 张良培, 村松加奈子, 藤原昇. 基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(3): 264-268.

ZHANG Lifu, ZHANG Liangpei, MURAMATSU Kanako, FUJIWARA Noboru. Universal Pattern Decomposition Method Based on Hyper Spectral Satellite Remote Sensing Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(3): 264-268.

Citation:

ZHANG Lifu, ZHANG Liangpei, MURAMATSU Kanako, FUJIWARA Noboru. Universal Pattern Decomposition Method Based on Hyper Spectral Satellite Remote Sensing Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(3): 264-268.

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

作者简介:
张立福,博士生,主要从事高光谱遥感信息处理及遥感应用研究。

中图分类号: TP751

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

[1]	于颖, 宋张亮, 范文义, 杨曦光. 植被冠层光谱和叶片光谱的尺度转换 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(10): 1560-1565, 1573. doi: 10.13203/j.whugis20160552
[2]	安如, 陆彩红, 王慧麟, 姜丹萍, 孙梦秋, JonathanArthur Quaye Ballard. 三江源典型区草地退化Hyperion高光谱遥感识别研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(3): 399-405. doi: 10.13203/j.whugis20150168
[3]	孙伟伟, 蒋曼, 李巍岳. 利用稀疏自表达实现高光谱影像波段选择 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(4): 441-448. doi: 10.13203/j.whugis20150052
[4]	林娜, 杨武年, 王斌. 利用核方法进行高光谱遥感图像线性解混 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 355-361. doi: 10.13203/j.whugis20140787
[5]	王毅, 李季. 基于SVM的高光谱遥感图像亚像元定位 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(2): 198-201. doi: 10.13203/j.whugis20150443
[6]	高孝杰, 简季, 戴晓爱, 陈婉佳. 基于Fréchet距离的光谱曲线匹配应用分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(3): 408-414. doi: 10.13203/j.whugis20140147
[7]	姚娜, 林宗坚, 张景雄, 任超锋. 遥感影像分类后处理的地统计方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 15-18.
[8]	张晓贺, 翟亮, 张继贤, 杨享兵. AdaTree算法在遥感影像分类中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1460-1464.
[9]	林娜, 杨武年, 王斌. 高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 988-992.
[10]	郑文武, 曾永年. 利用多分类器集成进行遥感影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(11): 1290-1293.
[11]	杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士. 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 148-152.
[12]	谭琨, 杜培军, 王小美. 利用分离性测度多类支持向量机进行高光谱遥感影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 171-175.
[13]	宋沙磊, 李平湘, 龚威, 汪金平. 基于水稻高光谱遥感数据的PLS波长选择研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(2): 219-223.
[14]	宋杨, 万幼川, 申绍洪, 陈鹏. 基于傅立叶变换的混合分类模型用于NDVI时序影像分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(5): 406-409.
[15]	黄昕, 张良培. 基于光谱变换与融合的IKONOS多光谱影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 502-505.
[16]	杜培军, 唐宏, 方涛. 高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 112-115.
[17]	方圣辉, 龚浩. 动态调整权重的光谱匹配测度法分类的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(12): 1044-1046.
[18]	贾永红, 李德仁. 多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(5): 430-434.
[19]	张良培, 李德仁. 鄱阳湖地区高光谱遥感数据的定标研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(1): 35-38.
[20]	张霞, 丁松滔, 岑奕, 孙伟超, 王晋年. 结合野外光谱与实验室光谱的土壤Pb含量反演方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200386

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 1086
HTML全文浏览量: 46
PDF下载量: 278
被引次数: 0

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

作者简介:
张立福,博士生,主要从事高光谱遥感信息处理及遥感应用研究。

收稿日期: 2004-12-10
修回日期: 2004-12-10
刊出日期: 2005-03-05

中图分类号: TP751

关键词:

高光谱遥感 /

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。

English Abstract

张立福, 张良培, 村松加奈子, 藤原昇. 基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(3): 264-268.

引用本文:

张立福, 张良培, 村松加奈子, 藤原昇. 基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(3): 264-268.

ZHANG Lifu, ZHANG Liangpei, MURAMATSU Kanako, FUJIWARA Noboru. Universal Pattern Decomposition Method Based on Hyper Spectral Satellite Remote Sensing Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(3): 264-268.

Citation:

ZHANG Lifu, ZHANG Liangpei, MURAMATSU Kanako, FUJIWARA Noboru. Universal Pattern Decomposition Method Based on Hyper Spectral Satellite Remote Sensing Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(3): 264-268.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码