首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >Algorithmic Foundation of Spectral Rarefaction for Measuring Satellite Imagery Heterogeneity at Multiple Spatial Scales
【2h】

Algorithmic Foundation of Spectral Rarefaction for Measuring Satellite Imagery Heterogeneity at Multiple Spatial Scales

机译:在多个空间尺度上测量卫星图像异质性的光谱反射的算法基础

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Measuring heterogeneity in satellite imagery is an important task to deal with. Most measures of spectral diversity have been based on Shannon Information theory. However, this approach does not inherently address different scales, ranging from local (hereafter referred to alpha diversity) to global scales (gamma diversity). The aim of this paper is to propose a method for measuring spectral heterogeneity at multiple scales based on rarefaction curves. An algorithmic solution of rarefaction applied to image pixel values (Digital Numbers, DNs) is provided and discussed.
机译:测量卫星图像中的异质性是一项重要的任务。频谱多样性的大多数度量都基于香农信息理论。然而,这种方法并不能固有地解决不同的尺度,从局部尺度(以下称为α分集)到整体尺度(伽马多样性)。本文的目的是提出一种基于稀疏度曲线的多尺度光谱异质性测量方法。提供并讨论了应用于图像像素值(数字,DN)的稀疏性的算法解决方案。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号