انتخاب باندهای بهینه جهت بهبود جداسازی طیفی تصاویر ابرطیفی

Authors

  • مختارزاده, مهدی دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
  • ولدان زوج, محمدجواد دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
Abstract:

مدل آنالیز ترکیب خطی به طور گسترده‌ای برای برآورد سهم هر ماده خالص در اختلاط طیفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. راه‌حل ریاضی مسئله ترکیب، حل مجموعه‌ای از معادلات خطی با استفاده از روش کمترین مربعات می‌باشد. اما بیشترین منبع خطا در روش‌های متداول آنالیز ترکیب طیفی ناشی از عدم امکان محاسبه تغییرات طیفی اعضای خالص در سیر زمان و مکان است. در این فرآیند از اعضای خالص ثابتی برای کل صحنه تصویربرداری استفاده می‌شود. علاوه بر این، اگر اعضای خالص به شدت به یکدیگر وابسته باشند ماتریس ضرایب دچار کمبود رنک شده و حل مسئله معکوس همراه با ناپایداری خواهد بود. به این ترتیب فراوانی‌های برآورد شده به شدت به خطاهای تصادفی حساس می‌گردند. در این مقاله روش جدیدی برای انتخاب باند متشکل از اولویت‌بندی باندها در راستای کاهش اثر تغییرپذیری طیفی و کاهش همبستگی بین باندها برمبنای زاویه آنها ارائه شده‌است. با استفاده از روش پیشنهادی و به کمک داده‌های شبیه‌سازی شده و واقعی نشان داده شد که می‌توان به‌طور موثری به حذف تعداد زیادی از باندهای غیر ضروری اقدام نمود. آزمایش‌ها نشان داد که با انتخاب باندهای مناسب، کمتر از 20 درصد باندها، می‌توان به نتایج قابل مقایسه و حتی بهتری از نتایج حاصل از تمام باندها رسید.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

بهبود طبقه بندی طیفی-مکانی تصاویر ابرطیفی با به کارگیری اطلاعات مکانی در انتخاب نشانه ها

فنآوری سنجش از دور ابرطیفی دارای کاربردهای فراوان در طبقه‌ بندی پوشش‌ های زمین و بررسی تغییرات آنها است. معمولترین روش جهت طبقهبندی تصاویر ابرطیفی، طبقه‌ بندی مبتنی بر پیکسل بوده که در آن هر پیکسل فقط با اطلاعات طیفی خود و بدون در نظر گرفتن پیکسل های همسایه، به کلاس مشخصی اختصاص می‌ یابد. پیشرفتهای اخیر و ایجاد تصاویری با قدرت تفکیک مکا...

full text

تاثیر انتخاب ویژگی به کمک الگوریتم ژنتیک بر طبقه بندی طیفی مکانی تصاویر ابرطیفی

فن‌آوری سنجش از دور ابرطیفی دارای کاربردهای فراوان در طبقه­بندی پوشش‌های زمین و بررسی تغییرات آنها می‌باشد. با پیشرفت‌های اخیر و ایجاد تصاویری با قدرت تفکیک مکانی بالا، لزوم استفاده توام از اطلاعات طیفی و مکانی را در طبقه­ بندی تصاویر ابرطیفی ایجاب می‌کند. در این تحقیق سعی می‌گردد تاثیر کاهش ابعاد به کمک الگوریتم ژنتیک را در فرآیند طبقه­ بندی طیفی-مکانی تصاویر ابرطیفی بررسی شود. در میان الگوریت...

full text

بررسی تشخیص نفت با استفاده از الگوریتمهای جداسازی طیفی PPI وFPPI در تصاویر ابرطیفی

با رها شدن نفت به اقیانوسها از تانکرها، کشتی و خطوط انتقال نفت تاثیر اجتماعی اقتصادی روی محیط های ساحلی دارد. آشکارسازی سریع نشت نفت می‌تواند خطرات جدی بر روی محیط زیست و ساکنان ساحلی را کاهش دهد. کشور ما از شمال و جنوب توسط دریا احاطه شده پس حفاظت از دریا امری حیاتی است. سنجنده‌های فراطیفی مجموعه‌ای از تصاویر مکانی را درباندهای متعدد با قدرت تفکیک طیفی بالا از یک منطقه جمع‌آوری می‌نمایند؛ که ب...

full text

جداسازی طیفی و مکانی تصاویر ابرطیفی با استفاده از Semi-NMF و تبدیل PCA

Unmixing of remote-sensing data using nonnegative matrix factorization has been considered recently. To improve performance, additional constraints are added to the cost function. The main challenge is to introduce constraints that lead to better results for unmixing. Correlation between bands of Hyperspectral images is the problem that is paid less attention to it in the unmixing algorithms. I...

full text

ارائه یک پیش‌پردازشگر مکانی‌طیفی جدید برای بهبود تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی

: هدف از تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی، استخراج امضاهای طیفی عناصر خالص تشکیل­دهنده پیکسل‌های صحنه و فراوانی آن‌هاست. بیشترِ الگوریتم‌های به‌کاررفته در فرآیند استخراج امضاهای طیفی، بدون آنکه ساختار و همبستگی مکانی پیکسل‌های تصویر را در نظر بگیرند، تنها به اطلاعات طیفی پیکسل‌های تصویر توجه کرده‌اند. به‌تازگی الگوریتم‌هایی پباده­سازی شده است که به کمک ترکیب اطلاعات مکانی و طیفی، فرآیند شناسایی عناصر خ...

full text

ارائه یک پیش پردازشگر مکانی طیفی جدید برای بهبود تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی

: هدف از تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی، استخراج امضاهای طیفی عناصر خالص تشکیل­دهنده پیکسل های صحنه و فراوانی آن هاست. بیشترِ الگوریتم های به کاررفته در فرآیند استخراج امضاهای طیفی، بدون آنکه ساختار و همبستگی مکانی پیکسل های تصویر را در نظر بگیرند، تنها به اطلاعات طیفی پیکسل های تصویر توجه کرده اند. به تازگی الگوریتم هایی پباده­سازی شده است که به کمک ترکیب اطلاعات مکانی و طیفی، فرآیند شناسایی عناصر خ...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 6  issue 3

pages  101- 122

publication date 2018-12

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Keywords

No Keywords

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023