Abstruct-De flesta tillämpningar av hyperspektral bild kräver bearbetningstekniker som uppnår två grundläggande mål: 1) detektera och klassificera de ingående materialen för varje pixel i scenen; 2) minska data volymdimensionellitet, utan förlust av kritisk information, så att det kan behandlas effektivt och assimileras av en mänsklig analytiker. I detta dokument beskriver vi en teknik som samtidigt minskar datadimensionaliteten, undertrycker oönskade eller störande spektralsignaturer och upptäcker närvaron av en spektralsignatur av intresse. Det grundläggande konceptet är att projicera varje pixelvektor på en subrymd som är ortogonal till de oönskade signaturerna. Denna operation är en optimal interferens dämpningsprocess i minsta kvadrat betydelse. När de störande signaturerna har upphävts, maximeras signal-till-brusförhållandet genom att projicera restvärdet på räntesignaturen och resultera i en enda komponentbild som representerar en klassificering för räntesignaturen. Den ortogonala subrymdsprojiceringsoperatören (OSP) kan utvidgas till k-signaturer av intresse, vilket minskar dimensionaliteten hos k och klassificerar hyperspektralbilden samtidigt. Metoden är tillämplig på både spektralt rena såväl som blandade pixlar.
Orthogonal Subspace Projection (OSP) av Harsanyi och Chang REF väljer rekursivt den maximala projektionen av spektra i subrymdens ortogonala till spännvidden för den aktuella EM-uppsättningen.
Hyperspectral image classification and dimensionality reduction: an orthogonal subspace projection approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}