Классификация покрытий ландшафтов на гиперспектральных аэрокосмических изображениях на основе разделения смесей спектральных компонент

Викладено строгий алгоритм розділення сумішей спектральних компонент в пікселах гіперспектральних аерокосмічних зображень на основі методу найменших квадратів з обмеженнями. Розглянуто застосування розділення сумішей з відомими спектрами компонент при класифікації покриттів ландшафтів. Субпіксельна...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2006
Hauptverfasser: Станкевич, С.А., Шкляр, С.В.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2006
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206939
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Классификация покрытий ландшафтов на гиперспектральных аэрокосмических изображениях на основе разделения смесей спектральных компонент / С.А. Станкевич, С.В. Шкляр // Проблемы управления и информатики. — 2006. — № 6. — С. 106-115. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Викладено строгий алгоритм розділення сумішей спектральних компонент в пікселах гіперспектральних аерокосмічних зображень на основі методу найменших квадратів з обмеженнями. Розглянуто застосування розділення сумішей з відомими спектрами компонент при класифікації покриттів ландшафтів. Субпіксельна класифікація може бути корисною при вирішенні різноманітних тематичних задач дистанційного зондування. The exact algorithm of spectral endmembers unmixing inside pixels of hyperspectral aerospace images by constrained least squares method is represented. The application of endmembers unmixing with known spectra for landcover classification is considered. Subpixel classification may be useful for various remote sensing thematic tasks solving.
ISSN:0572-2691