多光譜遙測影像非監督性最小方差之次像素目標物偵測; Unsupervised Least Square Unmixing Approach for Subpixel Target Detection on Multispectral Remotely Sensed Imagery

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題名:	多光譜遙測影像非監督性最小方差之次像素目標物偵測;Unsupervised Least Square Unmixing Approach for Subpixel Target Detection on Multispectral Remotely Sensed Imagery
作者:	任玄
貢獻者:	太空及遙測中心
關鍵詞:	高光譜遙測影像;多光譜遙測影像;遙測影像;目標物偵測;正交投影;最小方差;線性分析;太空科技
日期:	2006-07-01
上傳時間:	2010-12-06 15:55:01 (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線性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。要運用這個方法，波段影像的數量必須大於或等於欲分類目標物的數量，也就是說，方程式的數量不能少於未知數的數量。如此才能保證有足夠的維度去容納各個目標物作正交投影。這樣的限制在高光譜的遙測影像上並不是一個問題，因為它們通常都有數百個波段影像，多於影像中目標物的數量。但在多光譜遙測影像中，目標物的數量就有可能多於波段影像的數量，例如SPOT-5 衛星或是華衛二號所收集的影像。本計畫改進次像素目標物偵測線性分析演算法，使其不受上述條件之限制，在多光譜影像中偵測次像素目標物。此方法利用排列組合選擇未知數作垂直正交投影目標偵測演算法，再將運算結果整合，更進一步加入含量為非負值限制，以增進對目標物偵測及雜訊抑制之能力。初期實驗得到相當成果，期許此方法可成為將來SPOT-5 衛星或是華衛二號等多光譜影像處理的一個有效目標物偵測法。研究期間：9408 ~ 9507
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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