高光谱遥感岩矿端元提取与分析方法研究

端元提取是高光谱遥感信息提取与分析的基础,也是解决高光谱图像混合像元分解的关键。本文针对研究区高光谱遥感数据特点,进行了辐射校正、最小噪声分离变换(MNF)及纯净像元指数(PPI)处理,在此基础上,应用二维散点图和三维散点图分别提取了端元波谱,并开展了端元属性的判别研究。岩矿端元的提取与分析为后续岩矿种类识别奠定了基础,直接影响最终成果的准确度。

ALI遥感数据在岩矿信息提取中的应用研究

论文对研究区ALI数据进行了纯净像元提取,在此基础上,对纯净像元进行N-D散点图分析,选择出不同端元并进行归类分析,作为后期分类识别的样本。这里采用决策树方法对研究区岩矿进行识别,研究发现:样本区在MNF变换后图像上的波谱(前几个波段)可分性远远大于其在变换前图像上的波谱可分性,基于此的决策树分类方法能够识别出岩矿。

基于线性光谱混合模型(LSMM)的两种不同端元值选取方法应用与评价——以广州市为例

通过分别采用纯像元指数(PPI)和手动选取端元这两种不同的方法获得了2003年广州市区的植被、水体和不透水层3种端元,然后利用线性波谱分离法得到各个端元的丰度图像和均方根误差图像,从而获得广州市老八区不透水层的分量图。另外,还对比分析了基于线性光谱混合模型(LSMM)两种终端单元的选取方法的优缺点,并从定性的角度对所得结果进行精度评价。结果显示:基于线性光谱混合模型(LSMM)的方法获得广州市老八区不透水层的分量图是可行而有效的;手动选取端元的方法比纯像元指数(PPI)能够得到更高精度的分量图。

基于混合像元分解提取小麦种植面积的技术与方法研究

以菏泽市曹县为例,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据的混合像元分解技术与方法进行了初步研究。通过MNF变换、散点图以及引入PPI纯净像元指数确定端元组分,并采用最小包含法求取端元组分反射率,而后将4类端元光谱值代入线性模型,用带有约束的最小二乘法求解,得出每种地物类型的百分比丰度以及RMS误差图像,RMS均值小于0.0096,并与TM图像进行对比分析,利用混合像元分解方法可较高精度的提取小麦面积信息。

一种三基色多子像素排列

介绍了目前市面上常见的RGB三基色排列。提出一种三基色多子像素排列,在传统RGB基础上加入更多绿色子像素,将原图像的RGB数据转换得到新的RGBG数据,然后对转换得到的RGBG子像素数据进行着色。显示比较可见,提出的子像素排列既保证了图像与RGB传统排列图像有一样的分辨率,保持了原图像的清晰度和饱和度,又显著提高了单位面积像素数,显示图像更细腻平滑。

点/英寸DPI在CCD成像体系中的含义

在应用CCD技术复演影像过程中,画面的清晰度决定于显示器屏幕能够显示的像素数量和从纸上(或经由缩微胶片)原始图像扫描形成的像素数量。本文列举若干以点/英寸计算的实例以阐明此问题。

印刷设计过程中影响图像清晰度的构成要素分析

通过对像素、分辨率、网点、网点线数等4个影响"图像清晰度"概念的分析论述,探讨了因错误理解上述概念而影响设计作品品质的有效解决方法,并列举了它们在不同应用领域之间联系与转换时需要注意的若干事项。

LED显示屏关键制程浅析

广告牌、霓虹灯等广告形式渐渐退出,取而代之的是一块块形状各异的LED显示屏;相对于LCD而言,LED显示屏具备大尺寸无缝拼接、自由灵活组合、亮度高、单点可控、色彩饱满、节能环保、形状多样、显示方式随意切换等优势。本文重点讨论三种LED显示屏技术和对应的PCB关键制程。

基于Qt的无人机监视雷达显控终端设计与实现

雷达的目标显示及控制终端作为雷达系统的重要组成部分,是操作员和雷达系统的交互平台。文章首先对无人机监视雷达显控终端的功能需求进行综合分析,提出软硬件系统设计方案。作为系统设计的重要内容,控终端软件采用模块化设计,包括雷达目标的PPI显示模块、雷达控制模块、红外摄像模块、精确打击系统模块、BIT显示模块、系统设置和日志模块。其次,完成通信模块设计,实现显控终端与雷达主机之间的网口通信、显控终端与打击系统之间的网口通信。最后,进行系统联调,充分验证显控终端系统设计的正确性。

最小二乘混合像元分解的端元丰度信息提取研究

针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。

提高每英寸像素数的三基色多子像素着色算法

提出了两种基于三基色的多子像素着色算法,在传统RGB结构上加入更多绿色子像素,将原图像的RGB数据转换得到RGBG数据,并对数据进行着色。该算法既保证了图像与传统RGB传统排列图像有一样的分辨率,又显著提高了每英寸像素数(PPI)。仿真结果表明,本文两种算法可在保持原图像清晰度和饱和度的同时,提高50%的PPI,使得图像显示更细腻平滑。