【摘 要】
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高光谱遥感影像包含丰富的空间、辐射以及光谱信息,同时海量的数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的诸多问题。针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性
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高光谱遥感影像包含丰富的空间、辐射以及光谱信息,同时海量的数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的诸多问题。针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合谱间多向预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法。首先,根据高光谱遥感影像的谱间相关性对高光谱遥感影像的波段进行分组,每组确定一个参考波段,使用平滑l_0范数算法重构每组的参考波段。其次,根据重构恢复的相邻组内的参考波段,建立了一个非参考波段预测模型,用来计算非参考波段的预测测量值;然后,计算实际测量值与预测测量值的差值,使用S
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