metrolМетрологияMetrologiya0132-47132712-9071ВНИИМСmetrol-54Research ArticleОБЩИЕ ВОПРОСЫ МЕТРОЛОГИИ И ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИИнформационный критерий коррекции зашумлённых гиперспектральных измерительных данных с применением производной спектральной характеристикиАсадовХ. Г.asadzade@rambler.ruКеримоваМ. И.noemail@neicon.ruЭминовР. А.noemail@neicon.ruНациональное аэрокосмическое агентствоRussian FederationАзербайджанский государственный университет нефти и промышленностиRussian Federation201819012021013641Copyright © ВНИИМС, 20212021ВНИИМСВНИИМСhttps://metrol.elpub.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://metrol.elpub.ru/jour/article/view/54

Разработан метод обработки гиперспектральных данных, основанный на исключении шумового воздействия производной сигнала первого порядка. Предложен критерий достижения оптимального компромиссного удаления шумовых сигналов и малых информативных элементов сигналов гиперспектрометра при анализе производной первого порядка этих сигналов. Получена формула определения информационного содержания гиперспектральных данных, и показана возможность оптимизации указанного содержания с применением уравнения Эйлера-Лагранжа.

The method of hyperspectral data processing based on subtraction of noisy effect of the first-order derivative of signal is developed. The criterion for determining of optimum compromise removal of noisy signals and low informative components of signal of hyperspectrometers upon analysis of first-order derivative of these signal is proposed. The formula for determination of hyperspectral data information content is obtained, and the possibility for optimization of that content by utilization of the Euler-Lagrange equation is shown.

гиперспектрометринформацияпроизводная спектральной характеристикиоптимизацияфункционалhyperspectrometerinformationderivative of spectral characteristicoptimizationfunctionalReferencesTsai F., Philpot W. Derivative Analysis of Hyperspectral Data // Remote Sensing of Environment. 1998. V. 66. Р. 41-51.Tsai F., Philpot W. Derivative Analysis of Hyperspectral Data // Remote Sensing of Environment. 1998. V. 66. Р. 41-51.Hoffbeek J. P., Langrebe D. A. Classification of high dimensional multispectral image data // Fourth Annual JPL Airborne Geoscience Workshop. Washington, USA, 1986. [Электрон. версия]. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.75.1090&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: 08.09.2017).Hoffbeek J. P., Langrebe D. A. Classification of high dimensional multispectral image data // Fourth Annual JPL Airborne Geoscience Workshop. Washington, USA, 1986. [Электрон. версия]. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.75.1090&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: 08.09.2017).Martin M. E., Aber J. D. Measurements of canopy chemistry with 1992 Aviris data at Blackhawk Island and Harvard Forest // Fourth Annual JPL Airborne Geoscience Workshop: AVIRIS (R.O. Green, Ed.). Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, USA, 1993. V. 1. Р. 113-116.Martin M. E., Aber J. D. Measurements of canopy chemistry with 1992 Aviris data at Blackhawk Island and Harvard Forest // Fourth Annual JPL Airborne Geoscience Workshop: AVIRIS (R.O. Green, Ed.). Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, USA, 1993. V. 1. Р. 113-116.Huguenin R. L., Jones J. L. Intelligent Information extraction from reflectance spectra: absorption band position // J. Geophys. Res. 1986. No. 91(B9). P. 9585-9589.Huguenin R. L., Jones J. L. Intelligent Information extraction from reflectance spectra: absorption band position // J. Geophys. Res. 1986. No. 91(B9). P. 9585-9589.Kawata S., Minami S. Adaptive smoothing of spectroscopic data by a linear mean - square estimation // Appl. Spectrosc. 1984. V. 38. No. 1. P. 49-58.Kawata S., Minami S. Adaptive smoothing of spectroscopic data by a linear mean - square estimation // Appl. Spectrosc. 1984. V. 38. No. 1. P. 49-58.Эльсгольц Л. Е. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. М.: Наука, 1974. С. 434.Эльсгольц Л. Е. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. М.: Наука, 1974. С. 434.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.