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公开(公告)号:CN117809193B
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202410235594.8
申请日:2024-03-01
申请人: 江西省林业科学院
IPC分类号: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要: 本发明属于数字图像处理技术领域,具体涉及一种无人机高光谱影像与地物高光谱数据融合方法及系统,通过结合先进的高光谱数据处理技术和图像融合算法,克服了现有技术的局限性,旨在整合无人机高光谱影像和地物高光谱数据的优势,提高融合后数据的一致性、准确性和有效性,针对不同数据源的高光谱数据的预处理技术,结合先进的图像融合算法和光谱数据处理技术,实现多尺度分析和特征提取方法的优化融合,从而有效解决现有技术中数据格式不兼容、精度差异和信息损失等问题,为高光谱图像的获取和分析提供了更全面、更准确的技术支持。
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公开(公告)号:CN117809193A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410235594.8
申请日:2024-03-01
申请人: 江西省林业科学院
IPC分类号: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要: 本发明属于数字图像处理技术领域,具体涉及一种无人机高光谱影像与地物高光谱数据融合方法及系统,通过结合先进的高光谱数据处理技术和图像融合算法,克服了现有技术的局限性,旨在整合无人机高光谱影像和地物高光谱数据的优势,提高融合后数据的一致性、准确性和有效性,针对不同数据源的高光谱数据的预处理技术,结合先进的图像融合算法和光谱数据处理技术,实现多尺度分析和特征提取方法的优化融合,从而有效解决现有技术中数据格式不兼容、精度差异和信息损失等问题,为高光谱图像的获取和分析提供了更全面、更准确的技术支持。
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