【摘 要】
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针对从波段数目较多的海量高光谱遥感影像数据中高效地检索出所需信息这一迫切需要解决的问题,将空间数据压缩算法引入到光谱数据降维中,以规则树分组和曲线数据综合技术为基
【机 构】
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成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,成都理工大学地球科学学院,武汉大学学报信息科学版编辑部
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针对从波段数目较多的海量高光谱遥感影像数据中高效地检索出所需信息这一迫切需要解决的问题,将空间数据压缩算法引入到光谱数据降维中,以规则树分组和曲线数据综合技术为基础,设计了十六叉树状变换、垂距光谱检索、偏角光谱检索、道格拉斯-普克光谱检索算子。采用相对光谱识别概率、相对光谱识别熵、相对光谱识别力3种统计学方法,从不同角度通过与常规的光谱角度制图和光谱信息熵进行比较分析发现：利用新的检索算子提取光谱曲线特征向量,进行相似性测度,降低了光谱检索的时间频率。在保证相近识别能力的条件下,能够大大提供高程序的检索效
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