小波变换在高光谱数据压缩分析中的应用开题报告

 2021-08-08 02:08

1. 研究目的与意义

在对偏最小二乘法与小波变换基本原理进行熟悉的基础上,利用两种方法分别对光谱仪实测的高光谱数据及HYPERION高光谱数据进行分析与信息提取,通过对比分析,对两种方法在高光谱数据分析中的应用进行归纳总结。

为高光谱遥感数据的处理与信息,提取提供有效的方法

2. 国内外研究现状分析

目前国内外不少学者致力于高光谱图像编码研究,并取得了一定的进展。比如李庆波从光谱维数据分析的角度出发, 主要将逆模型偏最小二乘法和基于马氏距离的奇异值检测法相结合进行亚像元小目标探测。首先建立目标光谱与像元光谱的逆模型,并对像元光谱与目标光谱进行正交变换预处理(SNV),再利用偏最小二乘算法(PLS)计算逆模型的回归系数向量,从而将多维的光谱信息降维,并突出目标光谱信息,最后计算各像元回归系数的马氏距离,判定马氏距离大于3σ的系数所对应的像元点为含有亚像元目标的像元点。证实了该算法具有较快的运算速度和较高的目标探测性能。

在国外,很多学者在小波变换和偏最小二乘法的应用方面也做了很多工作,如Toshihiro Sakamoto所研究的基于MODIS数据的作物物候检测方 法,研制出一种基于MODIS卫星数据检测水稻物候的新系统方法。George Alan Blackburn等人所研究的基于叶片反射检测叶绿素浓度。Gillian L. Galford等人所研究的基于小波变换的MODIS时间序列来检测条播作物在巴西地区的投资和范围的扩大。

3. 研究的基本内容与计划

1.研究内容

在对高光谱影像数据进行预处理的基础上,利用小波变换实现高光谱的数据压缩方法探,并结合偏最小二乘法进行定量分析。

2.研究计划

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4. 研究创新点

利用傅里叶变换中红外光谱(FTIR)和衰减全反射(ATR)技术,结合偏最小二乘算法,建立了一种同时快速测定葡萄酒中总酚含量、滴定酸度、pH值和酒精度的方法。通过光谱预处理方法、异常值诊断和建模参数的优化,提高了模型的预测精度,各指标预测值与实测值相关性良好,总酚含量、滴定酸度、pH值和酒精度模型的相关系数(r2)依次为0.9356,0.9649,0.9935,0.9837;交互验证均方根误差(RMSECV)依次为:0.445,0.378,0.087,0.507。t检验结果表明模型预测结果与标准方法测定结果之间无显著性差异(显著性大于0.05)。

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