【摘 要】
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本文利用傅立叶波形分析算法处理了光谱反射率数据,把不同地物的光谱分解为特征意义明确,信息内涵丰富,对各种地物可分辨性强的各次谐波分量。诸谐波分量的参数——波幅和初
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本文利用傅立叶波形分析算法处理了光谱反射率数据,把不同地物的光谱分解为特征意义明确,信息内涵丰富,对各种地物可分辨性强的各次谐波分量。诸谐波分量的参数——波幅和初相唯一地决定了其对光谱曲线的贡献和构形位置。试验表明傅立叶波形分析算法可以成为处理各种成像光谱仪获取的超维图像的有效工具。
In this paper, Fourier spectral analysis algorithm is used to process the spectral reflectance data, and the spectra of different ground objects are decomposed into distinct harmonic components with distinct features, abundant information connotations and strong resolvability to all kinds of ground objects. The parameters of the harmonic components, the amplitude and the initial phase, uniquely determine their contribution to the spectral curve and the location of the configuration. Experiments show that the Fourier waveform analysis algorithm can be an effective tool for processing super-dimensional images acquired by various imaging spectrometers.
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