高光谱遥感在精准农业中的应用

高光谱遥感作为新兴学科,已成为精准农业的重要技术手段之一。在综述高光谱遥感的发展现状及其在精准农业研究和实践中的应用和发展趋势之后,指出除了要有足够的高光谱数据保障以外,关键是要建立完整的应用技术体系。     

玉米地上鲜生物量的高光谱遥感估算模型研究

以ASDFieldSpec光谱仪实测了不同生长季大田玉米的冠层高光谱与作物的地上鲜生物量,采用单变量非线性拟合模型和线性逐步回归以及神经网络技术,建立了玉米地上鲜生物量高光谱遥感估算模型,并对模型的估算结果进行了初步分析。分析结果表明,绿光波段反射峰区、红光波段以及红边区的单波段反射率与作物的地上鲜生物量相关性较大,而其他波段与作物的鲜生物量相关性相对较差;多波段逐步回归方式构造的统计遥感模型预测效果相对理想,而通过神经网络方式建立的遥感估算模型结果最为理想,能够准确预测玉米的地上鲜生物量。图3,表1,参7。     

支持向量机在高光谱遥感图像植被分类中的应用

在分析传统统计模式识别分类方法分类精度不高的现状的基础上,以OMIS—I影像为例,采用基于支持向量机的方法对延河流域枣园地区植被信息进行提取,取得了很好的实验结果。与传统的最大似然分类提取方法相比,基于支持向量机的方法提取精度达90．50％,Kappa系数也超过了0．87,比单纯的最大似然分类方法提取精度高得多,而且该方法具有很强的操作性和实用性。图6,表2,参6。     

高光谱图像修复算法的自适应稀疏编码实现

针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)中缺损像元及条带影响图像后续处理及应用的问题,应用稀疏表示理论,将HSI修复问题建模为不完整观测下的信号稀疏重建问题,提出自适应稀疏编码实现的HSI修复算法。首先,对加性噪声假设下的HSI观测模型进行研究。然后,通过引入基于随机近似的在线学习优化方法,提出新的从高光谱数据中直接构造字典的算法,从而获取光谱字典。之后,应用变量分解和增广拉格朗日稀疏回归方法对图像进行稀疏编码求解。最后通过稀疏重构求得修复后的HSI。实验结果表明,相对于现有算法,在不同噪声条件下,所提算法均能够更有效地修复缺损的HSI,且与其他字典学习类修复算法相比计算耗时更短。     

迭代误差分析方法在高光谱异常检测中的应用

提出了一种基于迭代误差分析法(IEA)的异常检测算法。IEA算法能够提取图像中有代表性的光谱信息,可为异常检算子的构造提供端元信息。对基本的IEA算法进行了改进,使它能够区分背景端元和异常端元。算法适合在没有先验光谱信息条件下检测高光谱图像中的小目标。     

基于背景重建的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像异常检测中背景信息与异常目标信息难以有效区分,背景预测精度不佳的问题,提出一种新的基于背景重建的高光谱图像异常检测算法。通过字典学习方法获取高光谱图像背景光谱字典,并利用该字典对待检测图像进行稀疏重建,得到预测背景图像。将预测背景图像与原始图像做差后得到残差图像,进而利用局部RX检测算法对残差图像进行遍历,实现异常目标检测。通过对真实高光谱图像场景进行实验,证明了算法的有效性。     

基于空间预处理联合稀疏表示高光谱图像分类

针对高光谱图像分类时光谱信息和空间信息利用不充分、分类精度低的情况, 提出一种结合空间预处理的联合稀疏表示分类方法。一方面能够弥补联合稀疏表示固定窗口模式中空间信息利用不充分的问题, 另一方面也避免了像元多次参与联合稀疏模型的构建过程。考虑每个像元对联合稀疏模型的贡献不同, 通过赋予邻域像元相应权重以提高稀疏重构精度。最后, 充分利用训练样本的已知信息修正分类结果, 在Pavia University和AVIRIS Salinas两个数据集上进行实验验证。实验结果表明, 所提方法能够有效地提高高光谱图像分类精度。     

基于三维注意力与混合卷积的高光谱图像分类

针对现有高光谱图像分类模型在特征提取的过程中有效特征关注缺乏的问题,提出了一种基于三维卷积注意力与混合卷积的高光谱图像分类方法。该方法使用三维卷积和二维卷积串联完成对高光谱图像空谱特征的提取,并在三维卷积阶段引入注意力机制,使得模型在提取底层空谱特征的同时实现对有效特征的关注和激活。相对于传统三维卷积模型,提出的分类模型减小了运算复杂度,提升了模型噪声抑制能力,提高了分类效果。针对该方法的消融实验证明了提出的三维卷积注意力机制的有效性,在印第安松树林和帕维亚大学两个公开数据集上与其他5种分类模型的对比实验中取得了最优的分类精度。     

基于COM的光学遥感成像模拟软件的设计与实现

针对早期光学遥感成像模拟软件的不足,根据该系统的使用要求和软件结构,在Windows开发平台下,提出了基于COM(Component Object Model)的光学遥感成像模拟软件的框架设计。对该系统的逻辑结构进行了研究,分析了各模块之间的调用关系,定义了各组件对象。利用COM组件的工作原理给出了相应组件实现的方法。实际应用表明,由于采用了基于COM软件技术,使光学遥感成像模拟软件大大提高了扩展性和通用性。     

基于二级字典的联合稀疏表示高光谱图像分类

针对多数传统分类算法应用于高光谱分类存在的分类精度较低、光谱信息利用不充分的问题,在基于核函数的联合稀疏表示分类方法的基础上提出了一种基于二级字典的联合稀疏表示的高光谱分类算法。在字典原子前加入待测像元与该原子的引力,以达到更快捷地找到与待测像元相匹配的原子的目的。加入的引力值由万有引力公式改进的适应于高光谱图像的公式计算而来。为了使得稀疏重构后的残差波段中包含的具有一定意义的分类鉴别信息被充分挖掘,本文采用指数平滑公式对残差信息进行再利用。通过在Indian Pine数据集和Salina-A数据集上进行实验,验证了所提算法可以提升分类精度。     

航天器电磁兼容预测系统设计与实现

为使航天器上电子设备互不干扰地工作,必须保证整个系统的电磁兼容性.介绍了航天器电磁兼容预测系统的设计思路,分析了系统的体系结构,着重阐述了各组成模块的工作机理和电磁干扰及电磁兼容预测的计算流程.最后通过一个实例分析表明该系统能够完成对航天器进行电磁兼容预测的任务.     

高速旋转目标三维成像的新算法

针对高速旋转目标三维成像的问题,提出一种有效的GRT CLEAN方法。该方法首先进行平动补偿,将高速目标的回波信号转换为高速转台模型。然后利用基于旋转散射点各次距离像回波的变化曲线所具有的特征,采用广义Radon变换(generalized Radon transform, GRT)得到目标散射点空间位置的近似估计。最后把该目标参数估计方法与修正的CLEAN技术相结合得到每个散射点的特征估计,并进一步得到目标三维像。理论推导与仿真结果验证了该算法的有效性。     

电磁辐射发射现场测试中基于空域对消的背景电磁干扰抑制方法

在进行电磁兼容现场测试时,从环境电磁信号中准确地提取出待测设备的电磁辐射信号是迫切需要解决的难点问题之一。基于空域对消的原理,本文使用新型的时域测量和接收体制,嵌入时域信号处理方法,在缺失环境电磁干扰源的数量和方位分布等先验信息的情况下,依然能够等效地创造出一个暗室环境,滤除测量现场的环境电磁干扰并获得待测设备的真实辐射特性。仿真和测试结果表明,该方法不仅能够抑制窄带和宽带稳态干扰,而且对瞬态干扰也有很好的抑制效果,此外多径干扰也能够得到有效抑制,为电磁兼容现场测试带来较好的可操作性和便利性。     

基于压缩感知理论的稀疏遥感成像系统设计

高分辨率的应用需求使得传统的遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题。基于压缩感知理论设计的雷达和光学稀疏遥感成像系统,突破了Shannon-Nyquist定理的限制,以较少的测量数据实现了同等甚至更高质量的信号重构。首先,根据被测目标和场景的不同特性,分别设计了稀疏表示矩阵;其次,根据互相关最小化原则,选择了与稀疏表示矩阵相适应的最优感知矩阵;最后,研究了适用于二维成像大规模数据的稀疏重构算法。专业电磁散射仿真软件生成的雷达观测数据和复杂场景光学图像的数值仿真,验证了本文设计的稀疏遥感成像系统原理上的可行性。     

一种专用目标模拟器的数字电路设计

介绍了某专用目标模拟器的基本组成与工作原理。以Virtex II系列FPGA为核心,结合USB控制器及外挂海量存储器,充分利用与FPGA结构相适应的设计优化技术,设计了目标模拟器的数字视频电路,并给出了核心单元的仿真波形。     

基于随机卷积的压缩感知雷达成像

压缩感知理论为解决传统高分辨雷达面临的大带宽信号采样、海量数据存储、传输与处理等问题提供了契机。基于随机卷积的压缩感知是一种通用有效的数据获取策略,且便于物理实现。研究了基于随机卷积的压缩感知雷达成像方法,对随机测量体系中降采样的不同实现方式进行分析和讨论。仿真和实测数据验证了成像方法的有效性,并对比分析了不同降采样方式下信噪比和样本数对成像性能的影响。     

Novel imaging methods of stepped frequency radar based on compressed sensing

The theory of compressed sensing (CS) provides a new chance to reduce the data acquisition time and improve the data usage factor of the stepped frequency radar system. In light of the sparsity of radar target reflectivity, two imaging methods based on CS, termed the CS-based 2D joint imaging algorithm and the CS-based 2D decoupled imaging algorithm, are proposed. These methods incorporate the coherent mixing operation into the sparse dictionary, and take random measurements in both range and azimuth directions to get high resolution radar images, thus can remarkably reduce the data rate and simplify the hardware design of the radar system while maintaining imaging quality. Experiments from both simulated data and measured data in the anechoic chamber show that the proposed imaging methods can get more focused images than the traditional fast Fourier transform method. Wherein the joint algorithm has stronger robustness and can provide clearer inverse synthetic aperture radar images, while the decoupled algorithm is computationally more efficient but has slightly degraded imaging quality, which can be improved by increasing measurements or using a robuster recovery algorithm nevertheless.     

宽带MIMO雷达的阵列设计和成像方法

为了降低多输入多输出(multiple-input and multiple-output, MIMO)成像雷达的阵列规模和系统硬件的复杂性,结合宽带MIMO雷达发射/接收阵元的角度分集和信号分集特性,提出了一种基于双均匀线阵组合的非线性阵列模型,并给出了该阵列的设计准则。不同于基于实孔径均匀阵列的宽带MIMO雷达成像系统,提出的非线性阵列模型可有效增加虚拟阵元个数和扩展阵列孔径,在不改变目标方位向成像质量条件下能有效降低实孔径均匀线阵的阵列规模和系统硬件的复杂度。同时,该阵列设计易于操作和实现。最后,仿真实验对该阵列模型的有效性进行了验证。     

基于近场扫描的移动通信卫星EMC性能评估

针对移动通信卫星射频载荷产生的系统内和系统间复杂电磁兼容性问题,以及批产化研制特点带来的非专门电磁兼容性试验验证评估需求,提出了一种基于近场扫描的电磁兼容性评估方法。针对卫星载荷的辐射影响,采用柱面近场扫描获得载荷的近场辐射特性,用于系统内的电磁兼容性分析。基于近远场变换技术获得远场辐射特性,用于星座系统间的电磁兼容性评估。给出了探头补偿方法和扫描步进优化方法来提高测试准确度和测试效率。仿真和试验校验证明了方法的有效性。将该方法应用到卫星系统内和系统间电磁兼容性(electromagnetic compatibility, EMC)分析评估中,结果表明方法可有效满足工程应用需求。