Sammanfattning av denna webbsida: I denna studie föreslogs ett nytt tillvägagångssätt för att mäta likheten mellan spektra för att diskriminera material och utvärdera prestandan hos parameterurvalsförfaranden. Många rena pixel vektorbaserade likhetsmätningar har utvecklats tidigare för att beräkna avståndet mellan två pixelvektorer. Dessa metoder kan dock inte vara effektiva eftersom de inte drar full nytta av spektral korrelationen. I denna studie antar vi Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) för att bryta ner spektrumet i seriella komponenter och använda dessa komponenter för att förbättra prestandan av spektral diskriminering. Prestandautvärderingen utfördes med flera vanliga mätningar, och de spektralprover som användes för experiment tillhandahölls av spektralbiblioteket i United States Geological Survey (USGS). De experimentella resultaten har visat att EEMD kan extrahera de spektral funktioner mer effektivt än vanliga spektral likhet mätningar, och det bättre karakteriserar spektral egenskaper. Våra experimentella resultat föreslår också allmänna regler för val av bullerstandardavvikelse, antal iterationer för EEMD och insamling av Intrinsic Mode Functions (IMF) för klassificering. Slutligen, eftersom EEMD är en tidskrävande algoritm, vi också Open Access Remote Sens. 2014, 6 2070 genomföra parallell bearbetning med en Graphics Processing Unit (GPU) för att öka bearbetningshastigheten.
I REF mäts likheten mellan spektra för att särskilja material och utvärdera prestandan hos parameterurvalsförfaranden.
Ensemble Empirical Mode Decomposition Parameters Optimization for Spectral Distance Measurement in Hyperspectral Remote Sensing Data
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}