Neuware -Hyperspectral Imagery combines imaging and spectroscopy in single systems which often include large data sets and require new processing methods. The spatial resolution of most space borne Hyperspectral (HSI) sensors is much coarser than the size of the objects being observed. Therefore the measured spectral signature is a mixture of the signatures of the objects in the field of view (FOV) of the sensor. One of the tedious and time consuming tasks related to hyperspectral data analysis is the identification of library candidates. The high spectral resolution can be effectively used to decompose measured spectra into its constituents by way of spectral unmixing. Spectral Unmixing is the process by which the measured spectrum is decomposed into a collection of constituent spectra (or endmembers), and a set of corresponding fractions (or abundances). Thus spectral unmixing allows us to detect and classify sub-pixel target objects by their contribution to the measured spectral signature. The application area includes Agriculture, Forestry, Geology, Hydrology, Sea ice and Water, Environment, Land cover, Mapping, Ocean and Coastal, Military Operations, Geo-explorations, and Bio-sciences.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 264 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783659250323

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Bibliografische Details

Titel: Spectral imaging analysis models
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2012
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3659250325
ISBN-13: 9783659250323
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 16 mm
Gewicht: 411 Gramm

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Inhaltsangabe

Hyperspectral Imagery combines imaging and spectroscopy in single systems which often include large data sets and require new processing methods. The spatial resolution of most space borne Hyperspectral (HSI) sensors is much coarser than the size of the objects being observed. Therefore the measured spectral signature is a mixture of the signatures of the objects in the field of view (FOV) of the sensor. One of the tedious and time consuming tasks related to hyperspectral data analysis is the identification of library candidates. The high spectral resolution can be effectively used to decompose measured spectra into its constituents by way of spectral unmixing. Spectral Unmixing is the process by which the measured spectrum is decomposed into a collection of constituent spectra (or endmembers), and a set of corresponding fractions (or abundances). Thus spectral unmixing allows us to detect and classify sub-pixel target objects by their contribution to the measured spectral signature. The application area includes Agriculture, Forestry, Geology, Hydrology, Sea ice and Water, Environment, Land cover, Mapping, Ocean and Coastal, Military Operations, Geo-explorations, and Bio-sciences.

�ber die Autorin bzw. den Autor

He is a Doctorate’ student at Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai. He received his graduation and post graduation both in Physics from University of Delhi. He completed his Master of Technology in Engineering Physics. He is a gold medalist recipient in Engineering Physics. His area of specialization includes Hyperspectral Remote Sensing.

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