高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究

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高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究

杜培军, 唐宏, 方涛

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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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 112-115.

引用本文:

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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 112-115.

DU Peijun, TANG Hong, FANG Tao. Algorithms for Spectral Similarity Measure in Hyperspectral RS[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(2): 112-115.

Citation:

DU Peijun, TANG Hong, FANG Tao. Algorithms for Spectral Similarity Measure in Hyperspectral RS[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(2): 112-115.

高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究

¹ 中国矿业大学地理信息与遥感科学系,徐州市解放南路,221008;² 上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海市华山路,200030

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40401038);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金;中国矿业大学科学基金联合资助项目(D200403)

作者简介:
杜培军,博士,副教授,博士生导师,研究方向为高光谱遥感信息处理和应用、遥感信息融合和数据挖掘、RS和GIS集成。

中图分类号: P237.3

Algorithms for Spectral Similarity Measure in Hyperspectral RS

¹ Dept.of Remote Sensing and Geographical Information Science,China University of Mining and Technology,South Jiefang Road,Xuzhou 221008,China;² Institute of Image Processing and Pattern Recognition,Shanghai Jiaotong University,Huashan Road,Shanghai 200030,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40401038);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金;中国矿业大学科学基金联合资助项目(D200403)

摘要: 提出了一种新的光谱相似性度量算法分类体系。在归纳算法的基础上,根据不同的度量原理与实现策略,结合应用需求,提出了基于光谱多边形的测度、四值编码、十进制编码、树状变换测度及基于小波变换的测度等新方法,这些方法能够应用于分类、检索等的相似性度量中。
- 高光谱遥感 /
- 相似性度量 /
- 光谱向量
Abstract: Based on the analysis to current algorithms,some new approaches are proposed and experimented.Similarity measure based on spectral polygon considers both albedo and wavelength at the same time so its precision is higher than other methods.Spectral similarity measure based on multi-scale wavelet transformation can combine similarity measure with dimensionality reduction,also have high precision.By experiments it proves that these new approaches can be used to spectral feature-based hyperspectral RS image retrieval effectively.
- hyperspectral remote sensing /
- similarity measure /
- spectral vector

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[2]	信睿, 艾廷华, 晏雄锋, 杨敏. 相似性度量支持下的隐喻地图轮廓设计 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(4): 625-632. doi: 10.13203/j.whugis20170153
[3]	陈占龙, 吴亮, 谢忠, 张丁文. 利用约束满足问题进行多洞面实体相似性度量 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(5): 745-751, 785. doi: 10.13203/j.whugis20160191
[4]	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
[5]	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
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[8]	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
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高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究

¹ 中国矿业大学地理信息与遥感科学系,徐州市解放南路,221008;² 上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海市华山路,200030

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40401038);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金;中国矿业大学科学基金联合资助项目(D200403)

作者简介:
杜培军,博士,副教授,博士生导师,研究方向为高光谱遥感信息处理和应用、遥感信息融合和数据挖掘、RS和GIS集成。

收稿日期: 2005-11-14
修回日期: 2005-11-14
刊出日期: 2006-02-05

中图分类号: P237.3

关键词:

高光谱遥感 /

相似性度量 /

摘要: 提出了一种新的光谱相似性度量算法分类体系。在归纳算法的基础上,根据不同的度量原理与实现策略,结合应用需求,提出了基于光谱多边形的测度、四值编码、十进制编码、树状变换测度及基于小波变换的测度等新方法,这些方法能够应用于分类、检索等的相似性度量中。

English Abstract

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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 112-115.

引用本文:

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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 112-115.

DU Peijun, TANG Hong, FANG Tao. Algorithms for Spectral Similarity Measure in Hyperspectral RS[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(2): 112-115.

Citation:

DU Peijun, TANG Hong, FANG Tao. Algorithms for Spectral Similarity Measure in Hyperspectral RS[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(2): 112-115.

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