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Multivariate data modelling for de-shadowing of airborne hyperspectral imaging

机译：用于机载高光谱成像去阴影的多元数据建模

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Author Summary: Airborne hyperspectral imaging is a powerful technique for high-resolution classification of large areas of ground, applied today in fields like agriculture and environmental monitoring. Even though many classification algorithms are capable of handling shadows without a decrease in performance, visual inspection can be made easier if shadows are removed. In this paper we present a method for separating the effect of shadows (de-shadowing) and other partially known lighting condition changes from the effects due to the physical, chemical or biological properties of the ground, which are of interest. An example application is shown with good results.
机译：作者摘要：机载高光谱成像是一种用于对大面积地面进行高分辨率分类的强大技术，如今已应用于农业和环境监测等领域。即使许多分类算法都能够在不降低性能的情况下处理阴影，但如果去除阴影，则使目视检查变得更加容易。在本文中，我们提出了一种将阴影（去阴影）和其他部分已知的光照条件变化的影响与由于地面的物理，化学或生物特性引起的影响分开的方法。显示的示例应用程序具有良好的效果。

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