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高光谱仪高光谱图像数据的处理方法有哪些?

发布时间:2023-08-11
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高光谱仪​可以获取样品的高光谱图像数据,这些图像数据能反映样品的外部特征,而光谱数据又可以对样品内部物理结构及化学成分进行分析,可以说高光谱仪是图像技术与光谱技术的完美结合。那么,高光谱仪高光谱图像数据的处理方法有哪些?下文为大家进行了介绍。

高光谱仪可以获取样品的高光谱图像数据,这些图像数据能反映样品的外部特征,而光谱数据又可以对样品内部物理结构及化学成分进行分析,可以说高光谱仪是图像技术与光谱技术的完美结合。那么,高光谱仪高光谱图像数据的处理方法有哪些?下文为大家进行了介绍。

高光谱成像仪

高光谱图像数据信息量丰富,但数据处理非常复杂。综合国内外高光谱图像数据处理方法主要是:先选择感兴趣区域(ROIs),然后可以采用主成分分析法(PCA)、独立元分析(ICA)、连续投影算法(SPA)、线性判别分析(LDA)、Fisher判别方法(FDA)、典型分析以及遗传算法(GA)等对感兴趣区域数据进行降维处理,提取特征波长,并建立相应的判别模型,常用的建模方法有BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、多元线性回归法(MLR)、偏最小二乘法(PLS)等。相关文献表明:支持向量机在建模分析时,结果较好,因为支持向量机不会因波段数量增加,分类精度下降,即出现所谓的Hughes现象。RBF神经网络分类效果明显高于BP神经网络分类法。

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