【摘 要】
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针对高光谱遥感蚀变信息提取过程中,由于混合像元的不可避免,导致蚀变矿物光谱曲线存在不同程度的失真而影响目标矿物识别精度的问题,提出一种基于光谱相关角(Spectral Corre
【机 构】
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中国地质大学数学地质遥感地质研究所,杭州科澜信息技术有限公司
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针对高光谱遥感蚀变信息提取过程中,由于混合像元的不可避免,导致蚀变矿物光谱曲线存在不同程度的失真而影响目标矿物识别精度的问题,提出一种基于光谱相关角(Spectral Correlation Angle,SCA)和光谱信息散度(Spectral Information Divergence,SID)的高光谱遥感蚀变信息提取算法(SIDSCAtan)。利用植被覆盖度表征植被信息在混合像元中所占百分比,划分出6种植被失真类型。采用不同区分方法分别比较失真光谱与理想光谱的差异,实验表明,当输入的光谱信息具有微小差异时,方法 SIDSCAtan能够做出较大的响应,在识别光谱整体形态的前提下,增强了对光谱局部特征差异的区分能力。以云南省个旧西区为研究区,运用该方法提取区内蚀变信息,应用效果较好。
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