【摘 要】
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由于遥感器的空间分辨力的限制以及自然界地物的复杂性,混合像元普遍存在于遥感图像中,为了提高遥感应用的精度,就必须解决混合像元的分解问题。而端元提取,则是光谱解混合的
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由于遥感器的空间分辨力的限制以及自然界地物的复杂性,混合像元普遍存在于遥感图像中,为了提高遥感应用的精度,就必须解决混合像元的分解问题。而端元提取,则是光谱解混合的重要组成部分。然而,高光谱图像巨大的数据量和高维数据特性使高光谱图像实时端元提取成为技术难题。为了解决这一难题,论文开展了高光谱实时端元提取技术研究,其目的是实现高光谱图像的实时端元提取。论文的主要内容和研究成果是:(1)分析了高光谱图像数据的特点,归纳已有高光谱图像端元提取算法的优缺点,通过对比,选择顶点成份分析算法(VCA)作为高光谱图像端元提取的主要方法。(2)研究了VCA算法工作原理,并对算法做了优化以适应硬件实现的要求。仿真证明:优化后的算法计算速度是原算法的三倍。(3)比较了几种常用实时处理方案的特点,针对巨大数据量的实时处理的要求,选择FPGA作为开发高光谱图像实时端元提取系统的平台。(4)针对改进后的VCA算法特点,设计了高光谱图像实时端元提取的系统方案,根据TOP-DOWN设计思想,利用VHDL语言完成高光谱图像实时端元提取系统设计。(5)完成了系统主要模块的仿真测试方案的设计,对系统模块的功能仿真,并通过分析测试结果验证了各模块的功能。对一幅真实高光谱遥感图像进行端元提取,验证了系统的可行性,证明系统的设计达到预期目的。
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