iarr

Коррекция внутреннего среднего относительного коэффициента отражения (IARR) на гиперспектральном кубе данных

свернуть все на странице

    Синтаксис

    correctedData = iarr(inputData)

    Описание

    пример

    correctedData = iarr(inputData) применяет калибровку внутреннего среднего основанного на коэффициенте отражения родственника (IARR) к гиперспектральным данным, inputData. Метод IARR вычисляет средний спектр из целых гиперспектральных данных, затем делит каждый пиксельный спектр на средний спектр.

    Примечание

    Эта функция требует Image Processing Toolbox™ Гиперспектральная Библиотека Обработки изображений. Можно установить Image Processing Toolbox Гиперспектральная Библиотека Обработки изображений из Add-On Explorer. Для получения дополнительной информации об установке дополнений, смотрите, Получают и Управляют Дополнениями.

    Примеры

    свернуть все

    Скрипт Open Live Script

    Считайте гиперспектральные данные в рабочую область. Эти данные от датчика Гипериона и заданы как цифровые числа.

    hcube = hypercube('EO1H0440342002212110PY_cropped.hdr');

    Преобразуйте цифровые числа в коэффициенты отражения верхней части атмосферы (TOA). Пиксельные значения в кубе выходных данных являются коэффициентами отражения TOA.

    hcube_toa = dn2reflectance(hcube);

    Примените коррекцию IARR к данным о коэффициенте отражения.

    hcube_iarr = iarr(hcube_toa);

    Входные параметры

    свернуть все

    Введите гиперспектральные данные в виде одного из следующих.

    • hypercube объект. DataCube свойство hypercube объектно-ориентированная память гиперспектральный куб данных.

    • 3-D числовой массив размера M-by-N-by-C. M и N являются количеством строк и столбцов в гиперспектральных данных соответственно. C является количеством диапазонов в гиперспектральных данных.

    Значения входного пикселя могут быть цифровыми числами, сиянием TOA или значениями коэффициента отражения TOA. Чтобы преобразовать гиперкуб, содержащий цифровые числа к гиперкубу, содержащему сияние TOA или данные о коэффициенте отражения TOA, используйте dn2radiance или dn2reflectance функции, соответственно.

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Откорректированные гиперспектральные данные, возвращенные как hypercube возразите или 3-D числовой массив, сопоставимый с входными данными, inputData. Когда входные данные в inputData имеет тип данных double, затем исправленные данные имеют также тип данных double. В противном случае исправленные данные имеют тип данных single.

    Ссылки

    [1] Крюзе, Фред А. “Использование Бортовых Данных о Спектрометре Обработки изображений, чтобы Сопоставить Полезные ископаемые, Связанные с Гидротермальным образом Измененными Скалами в Нортэрн-Грэпевайн-Маунтинс, Неваде и Калифорнии”. Дистанционное зондирование Среды, Отображая Спектрометрию, 24, № 1 (1 февраля 1988): 31–51. https://doi.org/10.1016/0034-4257 (88) 90004-1.

    Смотрите также

    | | | | | |

    Введенный в R2020b

    Документация Image Processing Toolbox

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте