【摘 要】
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我国经过近十年来的发展,高光谱遥感矿物信息提取已经取得了很大进展。航空遥感中心高光谱遥感课题组对这方面进行了理论、技术方法以及规模化应用示范研究,取得了丰硕成果,
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我国经过近十年来的发展,高光谱遥感矿物信息提取已经取得了很大进展。航空遥感中心高光谱遥感课题组对这方面进行了理论、技术方法以及规模化应用示范研究,取得了丰硕成果,取得了良好的经济与社会效益,申请了多项发明专利。尽管取得了很大进展,在研究中亦存在一些问题,方法和技术没有软件化就似乎其中之一,使研究成果难以向产业部门推广。本文通过对高光谱特征分析技术综合研究,并遴选出七个主流的特征分析算法进行程序化、软件化。这七种特征分析技术分别是:二值编码匹配、光谱角匹配、交叉相关系数匹配、信息散度匹配、光谱微分技术、光谱吸收特征和主成分分析。二值编码匹配是一种简单准确度低,但是高效的光谱匹配算法;光谱角匹配是准确度比较高的算法,拥有几何空间上的意义;交叉相关系数匹配是在统计概率学上的光谱匹配算法;信息散度是基于信息论的理论衡量标准;光谱微分是从微分角度来提取光谱特征的一种算法;光谱吸收特征是从光谱曲线的几何角度以及地物光谱本身的特性出发的一类特征;主成分分析是一种基于概率论的一种变换方法。从软件角度来讲,七种特征分析方法的共同点就是处理对象都是高光谱数据文件,其中二值编码匹配、光谱角匹配、交叉相关系数匹配和信息散度匹配还需要参考光谱参与计算。由于高光谱数据文件的大小一般很大,基本都在百兆以上。对这么大的文件进行复杂的计算,对软件设计是个挑战。本文设计了缓存读取策略来降低这方面的困难。针对七种特征分析算法本身的特点,本文进行了详细的讨论,并针对每个算法设计了数据交换接口,列出了主要的计算步骤。最后本文使用了测试数据测试了特征分析功能模块的各个子模块,分别对软件输出结果进行了计算和分析,验证了七个特征分析技术程序实现的基本正确性。
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