【摘 要】
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本研究从高光谱数据的空间结构特征和光谱分布信息入手，针对高光谱数据交叉融合的变化检测方法展开研究。基于块的融合方法和降维方法生成四幅交叉融合影像将IR-MAD(Iteratively Regu larizedMultivariate Alteration Detection)算法应用于三组高光谱融合影像，提取变化信息；同时，为验证数据标定不一致的影响，制造人为配准误差；将无配准误差和有配准误差的数
【机 构】
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安徽大学资源与环境工程学院,合肥230601
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本研究从高光谱数据的空间结构特征和光谱分布信息入手，针对高光谱数据交叉融合的变化检测方法展开研究。基于块的融合方法和降维方法生成四幅交叉融合影像将IR-MAD(Iteratively Regu larizedMultivariate Alteration Detection)算法应用于三组高光谱融合影像，提取变化信息；同时，为验证数据标定不一致的影响，制造人为配准误差；将无配准误差和有配准误差的数据，分别利用原IR-MAD算法和本研究方法提取变化信息，并通过ROC曲线及AUC值对其结果进行评价，分析高光谱数据中影像配准对变化检测结果的影响。本研究利用EO-1高光谱数据提取变化信息，结果表明，本研究方法能够有效提取变化信息并降低数据标定不一致所造成的误检测。
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