基于Hymap模拟的星载高光谱数据质量评价

为了有效、合理、客观地评价高光谱卫星数据质量,充分发挥其在矿产及能源普查方面的作用,进行了一系列研究.围绕最具代表性的3种载荷指标（几何空间分辨率、波谱分辨率及信噪比）的不同尺度,从均方差异常、直方图异常、数据相关性异常、反射率曲线异常、信噪比参量以及该模拟数据的实际应用（蚀变信息提取和矿物填图）等多角度入手,系统而全面地分析了模拟星载Hymap高光谱数据针对不同指标与尺度的影像质量效果.研究结果表明,这3种载荷指标之间相互制约,并随着空间分辨率和波谱分辨率的提高将降低图像的信噪比.当几何空间分辨率为15m、波谱分辨率为15~20nm,同时信噪比≥350时,就可以满足常规的矿物填图要求.

一种用于线性光谱解混算法验证的模拟数据生成方法

线性光谱解混已成为一种通用的光谱解混方法并已发展出大量算法,对这些算法进行客观评价,是该算法得到推广应用的重要基础。由于实测数据获取困难且花费很大,大多数研究中广泛采用模拟数据进行算法验证。针对目前常用的基于Dirichlet分布的模拟方法在实际应用中遇到的问题,结合实验分析了Dirichlet分布的参数设置对模拟结果的影响,进一步结合高光谱数据在其特征空间中的单形体几何特征,探讨了实际应用中参数取值受到的限制,并通过分析Dirichlet分布概率密度函数值的空间分布特征,提出参数的合适取值范围为(0,1.5)。