Show simple item record

dc.contributor.advisorVelez-Reyes, Miguel
dc.contributor.authorSantos-García, Andrea
dc.date.accessioned2019-05-15T17:59:28Z
dc.date.available2019-05-15T17:59:28Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11801/2320
dc.description.abstractThis research work presents an experimental study on unmixing of hyperspectral images at different spatial resolutions. The study looks at how the assumptions made in the unmixing procedure affects the results of the inversion. Different algorithms such as Constrained Positive Matrix Factorization (cPMF), Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC), and Maximum distance (MaxD) are studied and compared. We also study the problem of estimating the number of endmembers using the rank and the positive-rank of a matrix. The rank is estimated by the Scree test and the positive rank is estimated with a search procedure. Hyperspectral Imagery from the Guanica Dry Forest at one and four meters and Enrique Reef Area in Parguera at one, two, and eight meters,were used in the experiments. The data was collected using the AISA sensor during the 2007 Puerto Rico Hyperspectral Mission. Field work in Guanica area and previous class maps of Enrique Reef area were used in validation of the results.en_US
dc.description.abstractEste trabajo investigación presenta un estudio experimental acerca del desmezclado de imágenes hiperspectrales a diferentes resoluciones espaciales. El estudio muestra de que forma los supuestos establecidos durante el proceso de desmezclado afectan los resultados del proceso de inversión. Diferentes algoritmos como la Factorización matricial positiva con restricciones (cPMF), Cono convexo secuencial de máximo ángulo (SMACC) y Distancia máxima (MaxD) son estudiados y comparados. Además se estudia el problem de la estimación del número de firmas espectrales clase, utilizando la aproximación del rango y el rango positivo. El rango se estima usando un método llamado Test Scree y el rango-positivo se estima hal lando un valor de error adecuado en los resultados obtenidos con la Factorización matricial positiva con restricciones con respecto al cambio en el número de las firmas espectrales clase usadas. Imágenes del área de Guánica a uno y cuatro metros y del área del Cayo Enrique en Parguera, uno, dos y ocho metros, son usadas para experimentar. Los datos fueron coleccionados por el sensor AISA durante la misión hiperespectral de Puerto Rico en 2007. Trabajo de campo en el área de Guánica y mapas previos de clases del área del Cayo Enrique fueron utilizadas para realizar un reconocimento de las características principales de las áreas de estudio.en_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.titleUnderstanding the effect of spatial resolution on unmixing algorithms for hyperspectral imageryen_US
dc.typeThesisen_US
dc.rights.licenseAll rights reserveden_US
dc.rights.holder(c) 2010 Andrea Santos-Garcíaen_US
dc.contributor.committeeMasalmah, Yahya M.
dc.contributor.committeeVan-Bloem, Skip
dc.contributor.committeeHunt, Shawn D.
dc.contributor.representativeSundaram, Paul A.
thesis.degree.levelM.S.en_US
thesis.degree.disciplineElectrical Engineeringen_US
dc.contributor.collegeCollege of Engineeringen_US
dc.contributor.departmentDepartment of Electrical and Computer Engineeringen_US
dc.description.graduationYear2010en_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

  • Theses & Dissertations
    Items included under this collection are theses, dissertations, and project reports submitted as a requirement for completing a degree at UPR-Mayagüez.

Show simple item record

All rights reserved
Except where otherwise noted, this item's license is described as All Rights Reserved