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首页> 外文学位 >Incorporating spatial information into gas plume detection in hyperspectral imagery.
【24h】

Incorporating spatial information into gas plume detection in hyperspectral imagery.

机译：将空间信息纳入高光谱图像中的气羽检测中。

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摘要

Detection of chemical plumes in hyperpsectral data is a problem having solutions that focus on spectral information. These solutions neglect the presence of the spatial information in the scene. The spatial information is exploited in this work by assignment of prior probabilities to neighborhood configurations of signal presence or absence. These probabilities are leveraged in a total probability approach to testing for signal presence in a pixel of interest. The two new algorithms developed are named spatial information detection enhancement (SIDE) and bolt--on SIDE (B--SIDE).;The results are explored in comparison to the clutter matched filter (CMF), a standard spectral technique, and to several supervised machine learning techniques. The results show a great improvement of SIDE over these other techniques, in some cases showing the poorest performance of the SIDE filter being much better than the CMF at its best.
机译：具有超光谱数据的化学羽流检测具有解决方案，该解决方案关注光谱信息。这些解决方案忽略了场景中空间信息的存在。在这项工作中，通过将先验概率分配给信号存在或不存在的邻域配置来利用空间信息。这些概率在总概率方法中得到利用，以测试感兴趣像素中信号的存在。所开发的两种新算法分别称为空间信息检测增强（SIDE）和SIDE上的螺栓（B--SIDE）;与杂波匹配滤波器（CMF），标准频谱技术以及几种受监督的机器学习技术。结果表明，与其他技术相比，SIDE有了很大的改进，在某些情况下，SIDE滤波器的最差性能比其CMF最好的要好得多。

著录项

  • 作者

    Grant, Cameron S.;

  • 作者单位

    Utah State University.;

  • 授予单位 Utah State University.;
  • 学科 Engineering Electronics and Electrical.;Remote Sensing.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2010
  • 页码 130 p.
  • 总页数 130
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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