嫦娥一号IIM数据定标的改进方法

嫦娥一号月球探测卫星的IIM数据在应用之前,必须进行反射率定标．本文在反射率定标之前,对原始2c级IIM数据进行了坏线和坏点修复,以及条纹去除．由于条纹去除后的IIM影像不存在平场效应,有效地抑制了坏线、坏点和平场效应对反射率转换的影响,获得较已有IIM数据定标更好的结果．通过对比月球典型地区的IIM光谱与地基望远镜光谱,计算得到两者之间的增益和漂移因子．将上述增益和漂移因子应用到月球的其他区域,包括Apollo16和14登陆点,Mare Serenitatis和Copernicus撞击坑等区域,均得到理想的校正结果．表明上述增蒲和漂移因子可有效她校正月表的光谱     

一种面向高分五号高光谱影像的云检测算法

云层覆盖影响高光谱影像的质量,降低了影像的应用价值,因此云检测已成为高光谱影像应用需首要解决的问题之一。本文针对GF5高光谱影像特点,提出视觉彩色特征和云物理光谱特征相结合的云检测算法。基于原始DN值影像,利用云的HSV色彩空间分布特征,结合云与典型地物的光谱特征差异,构建出云概率影像,动态设定云检测阈值,实现GF5高光谱影像的云检测。该算法整体云识别精度在90%以上,且算法执行快、自动化程度高,对不同地区、不同时间的GF5高光谱影像都有一定的适应性,便于工程化应用。     

高光谱影像化学气体检测算法研究

在研究高光谱影像目标检测常用算法的基础上,将约束能量最小化方法(CEM)、正交子空间投影(OSP)、广义似然比检验(GLRT)及自适应一致估计器(ACE)等算法应用到高光谱影像化学气体检测中。实验采用两组合成的高光谱影像数据,实验结果显示算法可行,且ACE算法取得最好的检测效果。     

文物高光谱数据采集及其多尺度多支路融合增强方法

随着光学成像技术的发展,越来越多的成像技术应用于文物保护分析领域。其中,高光谱成像以其无损、非接触以及"图谱合一"的特点受到广泛关注。然而,受成像传感器的物理限制,现有高光谱图像空间分辨率远不及RGB三通道的高清数码相机,极大阻碍了文物高光谱数字化的应用。针对此问题,该文首先设计了一套文物高光谱数字化采集流程,便于规范化采集同一场景的RGB和高光谱图像数据,为后续融合增强带来便利。其次,提出了基于多尺度多支路的RGB和高光谱图像融合方法,通过设计空间光谱融合模块和细化模块,获取具有高空间和高光谱分辨率的数字化影像。实验结果表明,无论从主观视觉还是客观指标,提出的方法在保持光谱分辨率的同时,更好地提高了空间分辨率。     

基于色彩空间变换的目标检测算法研究

对高光谱遥感图像的目标进行检测,通常采用异常检测算法.异常检测算法常在检测到目标的同时出现较多大噪声点和非目标异常点,为解决这一问题提出了一种基于HSV色彩空间的目标检测算法.利用背景和目标的光谱曲线特征,找到三个差异最大的特征波段子集进行平均,再进行假彩色合成并正变换至HSV色彩空间,以H分量为阈值进行目标检测.对仿真数据和真实高光谱数据进行了实验,实验结果证明了本算法的有效性.     

基于ENVI二次开发的高光谱推扫图像拼接技术

针对推扫式成像光谱仪获取的狭带影像需要经过几何校正才能拼接形成空间二维影像的问题,提出了基于ENVI二次开发的高光谱推扫图像拼接技术。基于单应映射建立光谱仪倾斜状态下与正射状态下图像上的二维点之间的关系,校正由姿态变化引起的图像畸变;结合GPS数据修正因飞行速度变化引起的狭带重叠,将校正后的狭带影像拼接起来;在ENVI二次开发平台上进行技术集成,实现了推扫高光谱狭带影像的自动校正拼接。对河北保定郊区高光谱影像的校正拼接实验证明,该方法与光谱仪自带拼接软件校正结果接近,经纬度坐标差均在1 m以内,均方根误差约为0.738 9,能够满足一般高光谱遥感应用中的地理精度要求。     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

CBERS-02B卫星图像的融合试验研究

遥感影像数据融合是目前遥感界研究的新热点,作为在各个领域应用日益广泛的CBERS-02B卫星影像,其全色波段空间分辨率达到2．36m,多光谱波段信息丰富,为了既保留丰富的光谱信息又能提高空间分辨率,本文在对主成分变换、Brovey变换、Mutiplicative变换融合3种传统像素级融合方法分析、归纳与算法实现研究的基础上,对CBERS-02B卫星多光谱波段与全色波段进行了图像融合试验研究,从光谱特征与空间纹理特征两个方面对融合效果进行定性与定量评价．分析结果表明,Brovey变换融合法光谱退化最小,同时也最大程度地保持了高几何分辨率全色波段的空间信息．     

采用光学成像法的航空稳定平台振动幅度检测

针对专用航空稳定平台振动检测设备成本高、难以在高光谱成像系统平台上集成应用等问题,提出了采用光学成像法的平台振动检测方法。将面阵CCD传感器与线阵高光谱传感器呈刚性紧密安装在航空稳定平台上进行影像数据的获取,并对获取的影像序列进行简化SIFT特征提取和分层金字塔实施的光流特征跟踪。考虑到振动对光谱成像等的影响,将振动分解在沿飞行方向和垂直于飞行方向2个方向上,并根据帧间相对运动模型解算出相对运动向量,然后由单次简谐振动造成的帧间特征不匹配,推导振动过程中振幅解算模型,并根据帧间运动矢量进行振幅的解算。实验结果表明,基于光学成像法进行振动检测可以达到微米级精度,满足系统集成应用需求,且其成本仅为多普勒振动测量方法的十几分之一。     

高光谱图像的特征提取与特征选择研究

特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础.     

嫦娥一号IIM数据绝对定标与初步应用

我国首颗探月卫星嫦娥一号携带的干涉成像光谱仪IIM能够以较高的空间分辨率和光谱分辨率获取月表元素和矿物信息, 是实现我国首次探月四大任务的必备仪器. 现有数据尚未转换为反射率且传感器响应不均一, 尚无法直接使用. 本文主要目的是对该数据进行绝对定标和辐射畸变校正, 为数据的正确使用提供方便. 研究结果表明, 在空间域传感器左侧响应偏低; 在波谱域长波段辐射畸变比较明显. 针对探月数据特点和定量分析的需求, 提出了基于光谱特征的反射率归一化校正方法, 对多个地区的验证表明该方法具有实用性和通用性. 经过校正后的反射率与地基望远镜光谱匹配良好, 可以开展月球研究. 最后, 利用校正后的数据对两个直径〉35 km的撞击坑开展了初步的应用, 发现在千米尺度上月壳存在成分差异. IIM数据能够在全球、区域和局部尺度上获取月球表面的化学组成, 有助于深化对月球形成和演化的认识.     

航空成像光谱的蚀变信息提取技术

 根据成像光谱仪CASI/SASI的影像特点,制定了高光谱影像的处理方法流程,介绍了各步骤的内容和需要注意的事项.阐述了噪声和坏波段去除、大气校正的过程,并提出了一些经验性的处理方法.在成像光谱岩石蚀变提取算法中,根据经验对已有方法进行了改进;在基于特定算法的矿物填图方法中,依据柯坪地区CASI影像中富含二价铁的辉绿岩脉的光谱特征,提出了富二价铁岩石提取算法.经过实地验证,富二价铁岩石的提取对铀矿勘探具有较好的指导作用.通过提取的信息结果与已经矿区或矿点的空间叠加分析发现,富二价铁岩石空间分布与铀异常点分布有很强的相关性.根据富二价铁与铀矿的空间分布规律,提出了断裂+富二价铁岩石的成矿模式.红色砂岩提供铀源,岩脉提取铀成为存储容器.富二价铁岩石提供铀沉淀催化剂的作用,且线性的富二价铁岩石分布区域对成矿更有利.通过富二价铁岩石的提取,在柯坪南部地区新发现了3条铀异常带.     

BP网络与LVQ网络在遥感影像分类中的比较分析

遥感影像分类是遥感技术研究发展应用中的一个重要组成部分。基于Matlab平台应用BP、LVQ两种神经网络算法对TM多光谱影像进行了分类研究,最后应用混淆矩阵对这两种网络算法与最大似然法的影像分类结果做了精度评价与对比分析。实验结果表明,神经网络分类器作为一种非参数分类器,进行影像光谱特征分类时能获得较高的分类精度,引入对比度纹理特征后精度有更进一步的提高。两种神经网络算法中,LVQ网络算法的影像分类精度比BP网络要高。     

非参数Bayesian字典学习的遥感影像融合方法

针对现有高光谱成像技术因硬件条件限制而较难获取兼具高光谱及高空间分辨率高光谱影像的问题,提出一种基于非参数Bayesian字典学习的高光谱与多光谱影像空谱融合方法.该方法将目标影像的融合问题投影转换至较低维度的子空间内:首先,利用Beta-Bernoulli process的非参数Bayesian方法对观测影像进行字典学习,建立各隐变量的概率分布模型,使用Gibbs抽样方法来计算字典元素的后验分布;然后,采用正交匹配追踪算法进行稀疏系数学习;最后,采用交替方向乘子对目标图像及对应的稀疏系数进行交替优化更新,通过最小化目标函数来最大化目标影像的估计值.实验结果表明,方法因加入了更多的先验信息而获得较高的定量评价指标及目视效果,具有一定的普适性.     

面向地表特征变化区域的时空遥感数据融合方法研究

高时间、高空间分辨率的遥感影像能够在空间、时间尺度上精细刻画植被生物物理特征和结构特性及其在空间、时间上的变化,对监测植被生态特征有着重要的作用.为有效记录地表特征的变化,本文提出了一种基于像元降尺度的时空遥感数据融合算法(downscaling difference spatial and temporal data fusion algorithm,DDSTDFA).该方法分别开展基于Landsat、MODIS和NOAA影像的模拟与真实实验,与已有STDFA(spatial and temporal data fusion algorithm)和FSDAF(flexible spatiotemporal data fusion)进行对比.结果表明,DDSTDFA算法表现出以下优势:1)DDSTDFA算法能够同时预测地表特征发生的多种变化方向,改进了基于像元分解算法的缺陷,与STDFA相比在变化区域表现出更高的精度;2)DDSTDFA融合影像的空间分布特征更接近真实影像,消除像元分解融合法中常见的"图斑""边界"问题;3)与FSDAF算法相比,DDSTDFA算法在保证影像融合精度的前提下,运行速度提高了50%~60%.因此,DDSTDFA算法更适合于大范围高时空影像数据融合,为地表动态监测提供丰富的遥感影像数据源.     

舰船磁场测量中坏点磁场的等效源预测方法

针对消磁站部分测磁探头损坏形成坏点而影响舰船磁场准确测量的问题,提出了以磁偶极子阵列为等效源的坏点磁场预测方法.该方法通过提取正常测量点的磁场信息,建立了基于磁偶极子阵列的舰船等效磁模型,利用PSO(微粒群优化)算法求解出模型参数,由此推算出其他测量点的磁场值,实现了坏点磁场的预测.船模实验研究结果表明:该方法可以准确预测坏点磁场,并且具有较好的稳定性,能满足实际工程的应用要求,坏点分布特性和舰船磁场变化特征均对预测精度有一定的影响.     

基于随机森林算法的航空高光谱数据分类方法研究

高光谱数据具有光谱范围广,光谱分辨率高等优势,可以用于不同地物的分类识别,为近年来遥感领域的研究热点。采用随机森林算法对机载高光谱数据进行了地物分类识别研究,首先选取不同种类的地物样本,并对每类样本打上类别标签,每个像素包含的波段数即为样本的特征数,送入随机森林分类器进行训练;然后将训练好的分类器对待分类的高光谱影像数据进行分类,待分类的数据初始化为统一的类别标签;并根据袋外数据自变量的扰动对分类精度的影响,计算不同波段特征对分类效果的重要性系数。实验采用C++语言结合Intel Open CV计算机视觉库,编写了高光谱影像分类识别程序,对机载AISA高光谱传感器获取的甘肃省张掖市农村与城市影像数据进行分类,结果表明本文算法具有较高分类精度和可靠性。     

基于高光谱影像的SG滤波算法的研究

高光谱遥感是当前遥感技术发展前沿,已经被成功应用于农业、水利、交通等许多领域.高光谱遥感影像中不仅存在空间域噪声而且存在光谱域噪声,传统的图像滤波只能对图像空间域噪声进行处理,而不能去除光谱域噪声.为了改变这种状况,本文提出了一种Savitzky-Golay(SG)滤波改进算法,诊断光谱域噪声.本文主要以航空高光谱遥感数据为研究对象,基于最小二乘的SG滤波求取反射率光谱的二阶导数,然后对影像进行噪声去除,该方法在保证有效去除光谱域噪声的同时,保留高光谱图像的大部分的细微特征.与其他不同的光谱域噪声滤波方法进行对比,实验证明本文的滤波方法是一种较为有效的手段.     

热红外高光谱图像非均匀性校正方法研究

热红外高光谱成像因其被动成像、全天候工作等诸多优点,在军事和民用领域得到了日益广泛的应用,但国内受限于热红外面阵探测器、深低温光学系统等关键技术,少有基于实用样机高光谱数据集的数据处理研究。现以国内首次研制的实用热红外高光谱成像系统为依托,研究了一套相关的高光谱数据处理方法,为进一步光谱数据应用打下了基础。     

基于ZY-1 02D影像的白洋淀水域叶绿素a浓度遥感反演

白洋淀位于雄安新区的核心区域,是当前社会关注的焦点,对白洋淀水域进行水质监测是水污染防治的重要依据,对周边居民生活和当地经济发展具有重要意义。本文将ZY-1 02D AHSI高光谱影像与ZY-1 02D VNIC多光谱影像作为遥感数据源,分别进行了基于单一影像数据的单独反演与基于两种影像的联合反演,研究结果表明联合反演模型相较于基于AHSI的反演模型可以有效提高叶绿素a浓度的反演精度,三种反演模型中基于VNIC的反演模型精度最高,相较于以往学者的研究结果高光谱数据的优势未充分体现,说明对于白洋淀淀区的叶绿素a浓度反演空间分辨率有更大的影响,从而进一步将ZY-1 02D AHSI的36波段与ZY-1 02D VNIC融合,将空间分辨率提高至10 m,优化后的模型AURE与RMSE分别降低到13.62%、0.52 ug/L,进一步提高了叶绿素a浓度的反演精度。研究表明,ZY-1 02D影像数据在内陆水体水质监测中具有较好的适用性,利用模型算法提升高光谱数据的空间分辨率将是提高叶绿素a浓度反演精度的重要途经,本文研究成果对ZY-1 02D影像在白洋淀水域的水质监测与应用具有重要的意义。