【摘 要】
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高光谱数据中离散分布的坏点的存在影响着数据的后续分析和应用.坏点的检测是一项复杂的工作,受仪器特征、地形地貌、成像时间等影响,很难建立统一的坏点判别阈值.本文研究了
【机 构】
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华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,华东师范大学教育部深空探测联合研究中心数据应用系统分中心,美国科罗拉多州立大学,南京大学地理与海洋科学学院,
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高光谱数据中离散分布的坏点的存在影响着数据的后续分析和应用.坏点的检测是一项复杂的工作,受仪器特征、地形地貌、成像时间等影响,很难建立统一的坏点判别阈值.本文研究了"嫦娥一号"干涉成像光谱仪(IIM)高光谱数据坏点在光谱维和空间维的特征,基于此提出了一种基于光谱角和欧氏距离的坏点检测与修正算法.算法有效地检测并修正了影像中的坏点,且较过去研究有着更高的精度.统计结果表明约25%的IIM单轨影像坏点数高于3000个;坏点具有列分布特征,主要分布在第27,77和123列及其相邻列上.经过坏点修正后IIM影像空间均一性得到提升,为后续研究与应用提供了更好的基础数据.
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