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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100385214C
公开(公告)日：2008-04-30
申请号：CN200310109347.1
申请日：2003-12-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种非线性光谱相似性度量方法，属于信息技术领域。本发明一是采用核主成分分析方法去除了光谱波段之间的强相关性：针对光谱波段间的强相关性，利用非线性变换将原始光谱向量变换到一个新的特征空间，在特征空间中，利用核函数和主成分分析方法得到协方差矩阵所有非零特征特征值和特征向量，将特征值按降序排列，选择前N个特征值对应的特征向量，并以此构造一组标准正交基，最后，将特征空间中光谱向量投影到标准正交基上；二是合并光谱反射和吸收特征：将核变换以后反射率向量和归一化以后的吸收率向量对应波段值相乘，构成一个复合的光谱向量。本发明能去除波段间的强相关性，同时兼顾光谱反射和吸收特征在光谱相似性度量中的作用。
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公开(公告)号：CN1546959A
公开(公告)日：2004-11-17
申请号：CN200310109347.1
申请日：2003-12-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种非线性光谱相似性度量方法，属于信息技术领域。本发明一是采用核主成分分析方法去除了光谱波段之间的强相关性：针对光谱波段间的强相关性，利用非线性变换将原始光谱向量变换到一个新的特征空间，在特征空间中，利用核函数和主成分分析方法得到协方差矩阵所有非零特征特征值和特征向量，将特征值按降序排列，选择前N个特征值对应的特征向量，并以此构造一组标准正交基，最后，将特征空间中光谱向量投影到标准正交基上；二是合并光谱反射和吸收特征：将核变换以后反射率向量和归一化以后的吸收率向量对应波段值相乘，构成一个复合的光谱向量。本发明能去除波段间的强相关性，同时兼顾光谱反射和吸收特征在光谱相似性度量中的作用。
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公开(公告)号：CN100344947C
公开(公告)日：2007-10-24
申请号：CN200310109348.6
申请日：2003-12-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 一种基于光谱多边形的相似性度量方法，属于遥感信息处理与应用技术领域。本发明基于集合论和集合运算，结合光谱曲线的特点，采用建立光谱多边形来表达光谱曲线，再对两个统一坐标系统下光谱多边形进行集合面积处理，得到相似性度量指标，包括三个步骤：建立光谱多边形：将光谱曲线、过第一波段和最后一波段波长且垂直于横轴的两条铅垂线和横轴构成一个多边形，即得到光谱多边形；实施光谱多边形集合操作：以面积作为量化函数，对两光谱多边形集合经过集合操作生成的新集合进行量化描述，通过光谱多边形分解成梯形与梯形空间关系得到面积指标；获取相似性度量因子：根据相似性和相异性的特点，获取度量指标μ1。本发明能够提高度量精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN1546958A
公开(公告)日：2004-11-17
申请号：CN200310109348.6
申请日：2003-12-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 一种基于光谱多边形的相似性度量方法，属于遥感信息处理与应用技术领域。本发明基于集合论和集合运算，结合光谱曲线的特点，采用建立光谱多边形来表达光谱曲线，再对两个统一坐标系统下光谱多边形进行集合面积处理，得到相似性度量指标，包括三个步骤：建立光谱多边形：将光谱曲线、过第一波段和最后一波段波长且垂直于横轴的两条铅垂线和横轴构成一个多边形，即得到光谱多边形；实施光谱多边形集合操作：以面积作为量化函数，对两光谱多边形集合经过集合操作生成的新集合进行量化描述，通过光谱多边形分解成梯形与梯形空间关系得到面积指标；获取相似性度量因子：根据相似性和相异性的特点，获取度量指标μ1。本发明能够提高度量精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN1547040A
公开(公告)日：2004-11-17
申请号：CN200310109349.0
申请日：2003-12-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种光谱向量快速编码匹配方法，属于遥感信息处理与应用技术领域。本发明通过固定区间将光谱向量离散化编码，然后采用扩展匹配方法得到匹配度，实现对两个光谱向量快速编码量化和相似性度量，包括三个步骤：离散化编码：待度量光谱向量进行按照固定阈值、等区间均匀量化编码，得到编码向量；编码扩展匹配：对两个编码向量进行逐波段按位扩展匹配，若某一位两者相同或差值为绝对值为1，则该波段为匹配波段，累加计算匹配波段数目；得到匹配度：计算匹配波段数占总波段数的比例，该比例作为匹配度。本发明受噪声和误差影响较小，具有较好的容错性能，能够快速从大量候选数据集中选择目标数据供进一步分类、信息提取等操作。
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