Abstract-Hyperspectral fjärranalysteknik har utvecklats avsevärt under de senaste två decennierna. Nuvarande sensorer ombord på luftburna och rymdburna plattformar täcker stora områden på jordytan med oöverträffade spektral-, rumslig- och tidsupplösningar. Dessa egenskaper möjliggör en myriad av tillämpningar som kräver fin identifiering av material eller uppskattning av fysiska parametrar. Mycket ofta är dessa tillämpningar beroende av sofistikerade och komplexa metoder för dataanalys. Svårighetskällorna är hyperspektralernas höga dimension och storlek, spektralblandningen (linjär och icke-linjär) och de nedbrytningsmekanismer som är förknippade med mätningsprocessen såsom buller och atmosfäriska effekter. Detta dokument presenterar en tutorial / overview tvärsnitt av några relevanta hyperspektral dataanalysmetoder och algoritmer, organiserade i sex huvudämnen: datafusion, unmixing, klassificering, måldetektering, fysisk parameter hämtning, och snabb databehandling. I alla ämnen beskriver vi state-of-the-art, ger illustrativa exempel och pekar på framtida utmaningar och forskningsinriktningar.
Enligt REF kan dataanalys för hyperspektral fjärranalys grupperas i fem huvudsakliga verksamhetsområden: hyperspektral avblandning, datafusion, klassificering, måldetektering och uppskattning av fysiska parametrar på land.
Hyperspectral Remote Sensing Data Analysis and Future Challenges
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}