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Scale-Wavelength Decomposition of Hyperspectral Signals - Use for Mineral Classification & Quantification

Ehrler, Christoph

Abstract:

An approach for material identification & soil constituent quantification based on a generalized multi-scale derivative analysis of hyperspectral signals is presented. It employs the continuous wavelet transform to project input spectra onto a scale-wavelength space. This allows investigating the spectra at selectable level of detail while normalizing/separating disturbances. Benefits & challenges of this decomposition for mineral classification & quantification will be shown for a mining site.


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000039244
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF)
KIT-Zentrum Klima und Umwelt (ZKU)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2014
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-392441
KITopen-ID: 1000039244
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Bauingenieur-, Geo- und Umweltwissenschaften (BGU)
Institut Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF)
Prüfungsdaten 13.02.2014
Schlagwörter continuous wavelet transform, multi-sensor analysis, reflective & thermal domain
Referent/Betreuer Hinz, S.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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