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PIE-Hyp参量反演 高光谱数据波谱分辨率高，可精确识别地物波谱特征，捕捉同种地物间微小差别，为地物的定量反演提供帮助，因而高光谱应用范围极其广泛。 在地质学领域中，矿物中金属离子Fe3+、Fe2+、Mn2+的电子跃迁在可见光、近红外光谱区域形成典型的光谱波形，矿物中官能团OH-、CO32-及Si 阅读全文
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PIE-Hyp图谱浏览 图谱浏览包括图谱立方体、光谱浏览器、散点图和波段动画四部分。 图谱浏览功能栏 1.图谱立方体 图谱立方体功能可以把多光谱或高光谱数据，在通常显示二维图像的基础上添加一个波谱维。为了在视觉上达到三维效果，将数据的每个波段看成一个层面，并采用密度分割的方法，应用一个颜色表，最终合 阅读全文
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PIE-Hyp指数工具箱 1.植被指数工具箱 高光谱遥感在对目标的空间特征成像的同时，对每个像元可在更宽波长范围上形成几十个乃至几百个窄波段连续的光谱覆盖，使更深入地考察植被光谱的响应机制和物理机制成为可能，因此成为植被及相关领域监测的强有力工具。 植被指数（Vegetation Index, VI 阅读全文
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PIE-Hyp目标探测 目标探测主要是用于从高光谱影像中分离背景目标，寻找异常目标。目标探测包括约束能量最小化、自适应余弦估计、自适应匹配滤波、TCIMF、U TCIMF、SSRX和SSIE七部分。 目标探测菜单栏 1.目标探测 20世纪80年代末，美国的一些研究机构开始利用高光谱图像数据进行目标探 阅读全文
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PIE-Hyp非监督分类 非监督分类是不加入任何先验知识，利用遥感图像特征的相似性，即自然聚类的特性进行的分类。分类结果区分了存在的差异，但不能确定类别的属性。类别的属性需要通过目视判读或实地调查后确定。 非监督分类包括ISODATA分类、K-Means分类、神经网络聚类、模糊C均值分类、MPC分类 阅读全文
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PIE-Hyp监督分类和分类后处理 1.PIE-Hyp监督分类 监督分类是根据已知训练场地提供的样本，通过选择特征参数、建立判别函数，然后把图像中各个像元归化到给定类中的分类处理。 监督分类的基本过程是：首先根据已知的样本类别和类别的先验知识确定判别准则，计算判别函数，然后将未知类别的样本值代入判别 阅读全文
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PIE-hyp高光谱影像预处理 由于受传感器系统本身因素和外界环境条件的影响，高光谱影像中存在一定的噪声，以及不同程度、不同性质辐射量的失真和几何畸变等现象。这些畸变和失真均会导致图像质量下降，严重影响其应用效果，必须进行预处理，削弱其影响，为后续的高光谱应用奠定基础。 高光谱遥感影像的预处理主要包 阅读全文
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PIE-HYP混合像元分解 遥感图像中混合像元的存在，是像元级遥感分类和要素反演精度难以达到使用要求的主要原因。为了提高遥感应用的精度，必须解决混合像元分解的问题，使遥感应用由像元级达到亚像元级。进入像元内部，将混合像元分解为不同的"基本组分单元"，或称"端元"，并求得这些基本组分所占的比例（即地物 阅读全文
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PIE-Hyp光谱分析 高光谱遥感数据是一个光谱图像立方体，其主要特点是将传统的图像空间维与光谱维信息融合为一体，在获取地表空间图像的同时，得到每个像元对应的地物光谱信息。 高光谱数据可完整涵盖探测谱段范围内的地物光谱信息，大幅提高了精细信息表达能力，使得基于地物光谱信息进行高光谱数据的处理与分析成 阅读全文
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PIE-Hyp图像修复 由于高光谱遥感系统成像时受大气、光学系统以及传感器等因素的影响，导致获得的高光谱遥感图像存在不同程度的降质和退化，比如坏线、条带、光谱Smile效应、噪声等情况，这些都严重影响了高光谱遥感图像的后续应用。因此，需要对高光谱遥感图像进行修复，用以提升图像的质量，为后续的高光谱应 阅读全文
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PIE-Hyp地物波谱库 地物波谱库是对典型地物波谱曲线的管理、查询、分析工具。一切地物，由于其种类和环境条件不同，反射和辐射电磁波的特征随波长而变化。通常用二维几何空间内的曲线表示，横坐标表示波长λ（或者波段序号），纵坐标一般表示反射率ρ（或者像素值、辐亮度等），称为波谱曲线。地物波谱可以通过仪器 阅读全文
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PIE-Hyp统计分析 统计分析主要用于计算高光谱影像各统计量的值，用于评价影像的成像质量。PIE-Hyp提供的统计分析工具为：波段直方图统计、波段序列直方图统计、影像统计分析。 图统计分析功能栏 1.波段直方图统计 直方图(Histogram)，是一种统计报告图，也是数值数据分布的精确图形表示。由 阅读全文
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PIE-Hyp影像评价 影像评价是以图像特征为基础，结果为特定指标的定量评价。也是对所选影像处理方法和算法的评价，评价结果有助于在以后的应用中进行图像处理方法的选择与方案的制定。 影像评价的参数有多种，在评价中起到的作用不同，对评价结果的分析解释也有所区别。对于高光谱遥感影像而言，主要影响因素为：信 阅读全文