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Resonon高光譜的定義是在多光譜成像的基礎(chǔ)上，在從紫外到近紅外(200-2500)的光譜范圍內(nèi)，利用成像光譜儀，在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或者數(shù)百條光譜波段對(duì)目標(biāo)物體連續(xù)成像。在獲得物體空間特征成像的同時(shí)，也獲得了被測(cè)物體的光譜信息。
Resonon高光譜具有超過波段(上百個(gè)波段)、高的光譜分辨率(幾個(gè)nm)、波段窄、光譜分為廣(200-2500nm)和圖譜合一等特點(diǎn)。優(yōu)勢(shì)在于采集到的圖像信息量豐富，識(shí)別度較高和數(shù)據(jù)描述模型多。由于物體的反射光譜具有“指紋”效應(yīng)，不同物體不同譜，同物一定同譜的原理來分辨不同的物質(zhì)信息。
與全色和多光譜成像相比較，Resonon高光譜有以下顯著優(yōu)勢(shì)：
(1)有著近似連續(xù)的地物光譜信息。在經(jīng)過光譜反射率重建后，能獲取與被探測(cè)物近似的連續(xù)的光譜反射率曲線，與它的實(shí)測(cè)值相匹配，將實(shí)驗(yàn)室中被探測(cè)物光譜分析模型應(yīng)用到成像過程中。
(2)對(duì)于地表覆蓋的探測(cè)和識(shí)別能力極大提高。數(shù)據(jù)能夠探測(cè)具有診斷性光譜吸收特征的物質(zhì)，能準(zhǔn)確的區(qū)分地表植被覆蓋類型，道路地面的材料等。
(3)地形要素分類識(shí)別方法是多種多樣的。影像分類既可以采用如貝葉斯判別、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法，也可以采用基于被探測(cè)物的光譜數(shù)據(jù)庫的光譜進(jìn)行匹配的方法。分類識(shí)別特征是既可以采用光譜診斷特征，也可以采用特征選擇與提取。
(4)地形要素的定量和半定量分類識(shí)別將成為可能。在影像中能估計(jì)出多種被探測(cè)物的狀態(tài)參量，大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。
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