加權最小方差之次像素目標物偵測在遙測影像上的分析; Weighted Least Square Approaches for Subpixel Target Detection on Remotely Sensed Imagery

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題名:	加權最小方差之次像素目標物偵測在遙測影像上的分析;Weighted Least Square Approaches for Subpixel Target Detection on Remotely Sensed Imagery
作者:	任玄
貢獻者:	太空及遙測研究中心
關鍵詞:	太空科技
日期:	2005-07-01
上傳時間:	2010-11-30 16:03:14 (UTC+8)
出版者:	行政院國家科學委員會
摘要:	次像素目標物偵測之最小平方誤差分析已經成功的運用在高光譜遙測影像上。此方法可藉估計目標物在每一個像素中的含量來偵測面積小於一個像素的目標。許多近期發表在期刊及研討會中的目標物偵測方法，包括約束線性區別分析、向量濾波演算法、目標約束干擾壓縮濾波器等，經過數學推導發現，它們都有相似的結構。本計畫提出一個加權最小平方誤差演算法來解釋這個結構，當使用不同的加權矩陣時，就會產生不同的偵測分類演算法。同時更進一步加入總合為一及含量為非負值兩個限製成為約束性加權最小平方誤差演算法，可以更準確地估計目標物的含量。在本計畫中我們將分析加權矩陣對不同雜訊分佈的優勢及對約束性加權最小平方誤差演算法收斂速度的影響，進而導出新的加權矩陣並估計雜訊分佈。藉由先前的研究，此演算法亦可運用於多光譜遙測影像，如SPOT-5 衛星或是華衛二號所收集的影像，並可運用非監督性的方法自動找尋可能目標物。期望經實驗驗證加權矩陣對目標物偵測及雜訊抑制之能力，並成為遙測影像對目標物偵測的一種有效方法。研究期間：9308 ~ 9407
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[太空及遙測研究中心] 研究計畫

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