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對每個波長的剩余光譜信息進行平均，以減少可能的噪聲。整個過程的結果提供了一個單獨的連續去除校正光譜，僅包含所分析的高光譜圖像的大氣貢獻特征(圖3d)。大氣校正本身是按像素進行的。對于每個像素，校正光譜的強度需要調整到像素光譜中控制特 征的深度和反射值。然后通過簡單的像素譜劃分來實現校正修正光譜本身。在此過程中，原始反 射率強度保持在校正后的圖像光譜中。在我們的例子中，對空間和光譜維度的高光譜掃描進行自動校正的處理時間小于一分鐘。因此，該方法非常省時省力，可以很容易地集成到批處理工作流中。根據處理后的數據集的信噪比，后續的最小噪聲分數(MNF)平滑是有利的。MNF平滑需要將圖像轉換為MNF空間， ...
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