4、高光谱图像光谱解混技术解析

最新推荐文章于 2025-11-03 10:35:51 发布
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分类专栏： 高光谱图像处理精要 文章标签： 高光谱图像 光谱解混 非线性模型
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高光谱图像光谱解混技术解析

1. 非线性模型

相较于线性方法，对非线性方法的研究相对较少。不过，典型的非线性模型有 Hapke 模型、Kubelk - Munk 模型、基于辐射通量密度理论的植被/土壤光谱混合模型以及 SAIL 模型等。

1.1 各非线性模型特点

模型名称 特点 不足 改进情况
Hapke 模型 基于行星表面提出 难以适用于有植被覆盖的地标，数据收集困难，散射折射系数和相函数难以确定 改进后的模型可用于地球土壤光谱反射率研究，但需土壤颗粒不对称参数的单次散射反射比超过特定阈值才有更好效果
Kubelk - Munk 模型 - 需要测量半球反射率，假设各向同性反射，对表面反射率要求高，难以应用于地球表面遥感 -
植被/土壤光谱混合模型（基于辐射通量密度理论） 能快速计算植被任意层的光谱辐射值，可模拟复杂结构 理论和实验方面需更深入研究以获得改进指标和非线性分解方法 -
SAIL 模型
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5、高光谱图像处理技术解析
rnn9storyteller的博客
07-24 36
本文系统解析了高光谱图像处理的关键技术，涵盖去噪、降维和分类三大核心环节。介绍了传统与现代去噪方法如3D稀疏编码和深度字典学习的优缺点；对比了波段选择与特征提取在降维中的应用特点；分析了基于像素的分类方法及其局限性，并强调光谱-空间分类通过融合空间信息提升性能的优势。文章总结了各类技术的适用场景与挑战，展望了未来高光谱图像处理的发展方向。
高光谱解混（一）——高光谱分解综述：基于几何，统计和稀疏回归的方法
nanmuchang的博客
06-23 1万+
高光谱解混综述论文阅读笔记
高光谱解混
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x5675602的专栏
10-30 1万+
第9章 稀疏约束的广义双线性高光谱遥感影像解混 解混是高光谱图像处中一项非常重要的任务，指从高光谱图像的混合像混素中分解得到端元及丰度的过程，一般认为，端元代表图像中存在的纯物质；丰度代表某个像素中的每个端元所点的百分比。线性混合模型（linear mixing model, LMM)假没观察到的光谱是一些端元的线性组合，它是一个简化的光谱模型，只考虑一阶散射光子，而忽略多个光子间的相互作用。尽管...
高光谱解混与变化检测专题
h1m2q3的博客
03-08 884
利用深度学习做高光谱解混的论文(优选，稀疏解混未纳入) 1. 【TGRS-2020，一区】盲分解：Convolutional Autoencoder for Spectral Spatial HyperspectralUnmixing 2.【TGRS-2020，一区】盲分解和丰度反演：Spectral Mixture Model Inspired Network Architectures for HyperspectralUnmixing 3. 【遥感学报-2020】非线性解混Nonline...
4、高信噪比高光谱夜视图像采集技术解析
php55的博客
11-03 11
本文深入探讨了高信噪比高光谱夜视图像采集中的关键技术，包括基于H矩阵的去噪理论、空间像素复用编码光谱仪和解卷积解析计算光谱仪。通过理论分析与实验验证，H矩阵在不同光源条件下均表现出优于循环-S矩阵的信噪比性能；空间像素复用技术显著提升测量效率；新型解卷积光谱仪无需运动部件和编码孔径，通过反卷积重建实现高分辨率与高通量，有效克服传统方法的局限，为弱光环境下的高光谱成像提供了先进解决方案。
高光谱图像pca降维matlab_DRCNN高光谱图像分类论文解析
weixin_39610188的博客
12-14 445
引言简介目前深度学习应用日趋广泛，而卷积神经网络（CNN）作为一种针对图像处理及其有效的网络框架在图像分类领域表现出了良好的性能与准确率。但是对于高光谱图像分类问题CNN也出现了一些问题。它们主要包括： 1.同一类别的像素可能具有不同的光谱特征，不同类别的像素又可能具有相同的光谱特征，因此仅利用光谱特征很难区分不同像素代表的类别。 2.不能利用高光谱图像当中充足的空间信息与光谱信息。 3.不能充分...
高光谱图像的稀疏正则化光谱解混合仿真与教学实践
weixin_42524864的博客
06-03 1132
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator），即最小绝对收缩和选择算子，是Tibshirani于1996年提出的一种回归分析方法。其核心思想是在损失函数中引入L1正则化项，通过加入系数的L1范数惩罚，达到变量选择和压缩的目的。高光谱成像技术结合了传统成像和光谱分析的优点，能够在连续的波谱范围内捕获图像。这种技术通过在一个相对宽的电磁波谱范围内获取多幅具有高光谱分辨率的图像，从而实现对场景中物体的光谱和空间信息的同步获取。
3、高光谱图像分类、端元提取与光谱解混技术解析
blue的专栏
10-19 13
本文系统解析了高光谱图像分类、端元提取与光谱解混三大关键技术。分类技术涵盖参数与非参数方法、硬分类与模糊分类，以及SAM、编码匹配和专家分类器等；端元提取重点介绍了PPI、N-FINDR、IEA、ORASIS和AMEE算法及其优缺点；光谱解混则探讨了线性混合模型的应用背景与挑战。文章还总结了各项技术在农业、环境监测和资源勘探领域的应用前景，并分析了当前面临的数据处理效率、算法精度与通用性问题及相应解决方案，展望了未来发展方向。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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