Hyperspectral retrieval model of phycocyanin in case II waters

Phycocyanin, a functional protein found in blue-green algae, with characteristic absorption peak around 620 nm, can be used to detect the quantity of blue-green algae in waters. Spectral characteristics of phycocyanin were studied by measuring hyperspectral water leaving radiance and absorption curve, and the results showed that the absorption peak of phycocyanin around 620 nm was evident in the curve of water leaving radiance. Bio-optical model of phycocyanin was set up with analytical methods and calibrated with error analysis. Linear relationship between phycocyanin concentration measured and that retrieved with calibrated bio-optical model (R = 0.755) was better than that retrieved with the band ratio of 709 nm/620 nm (R = 0.729), which proved that the calibration was neces-sary for improving the accuracy of phycocyanin concentration.     

基于集合论的光谱相似性度量及在影像检索中的应用

将高光谱遥感中光谱向量相似性度量转换为相应的集合相似性度量,提出了两种适用于光谱的相似性度量方法,即基于光谱多边形面积和基于特征波段位置匹配度量.实验结果表明,基于光谱多边形的方法能够更有效地综合应用反射率和波长二维信息,有效度量光谱向量相似性.     

基于背景抑制及顶点成分分析的高光谱异常小目标检测

高光谱图像异常小目标检测数据量大、信息提取困难.文中提出了一种不需要先验信息并且计算复杂度较低的快速检测算法——基于背景抑制及顶点成分分析（EVCA）的异常小目标检测.利用高光谱图像端元是单形体顶点这一特性,在抑制背景后的图像上提取目标端元,并结合光谱匹配技术完成目标检测.为了验证新方法的有效性,与不经过背景抑制的VCA算法及传统检测算法进行了比较.实验结果表明,该算法不需要先验信息,体现了较好的检测效果.     

基于嵌套窗口的高光谱图像目标检测

针对经典RX检测算法所存在的窗口分析方式的不足,提出一种基于嵌套窗口分析的高光谱图像小目标检测算法,并将这种嵌套方式应用到线性RX、非线性核特征向量空间分解（KEST）算法之中,对不同窗口方式的检测算法以及非线性判别分析检测算法进行了详尽的对比分析．实验表明,在3层嵌套窗口下的文中算法能够获得更好的目标检测效果．     

基于改进自组织竞争神经网络的高光谱图像分类

针对传统的SOFM网络对高光谱图像分类精度低的缺点,提出了采用模糊积分与神经网络相结合的分类方法．即在改变网络的学习速率函数和邻域函数的前提下,同时对分类结果采用基于模糊积分的信息融合,使分类器之间相互补偿,并用高光谱图像的分类实验进行验证．与普通的SOFM网络和K均值聚类方法相比较,分类效果更好．     

基于光谱主次吸收谱带组合特征相似性测度的高光谱遥感矿物信息提取

吸收谱带组合特征是识别和区分具体矿物类型的重要参量。研究表明,地物单一光谱特征不稳定性无法全面反映地物光谱间的相似性,直接影响识别效果。提出一种基于矿物光谱的主次吸收谱带组合特征的相似性测度方法;该方法基于光谱主次吸收特征的最小二乘相似性拟合法,对光谱特征较稳定的主、次吸收特征参量赋以不同的权重系数,将图像光谱与标准光谱库中各个参考光谱分别在主吸收特征与次级吸收特征波段进行加权比较,从而得到识别结果。基于CAIS/SASI机载高光谱数据,IDL编程实现光谱主次吸收特征最小二乘相似性拟合算法对实验区的绢云母、绿泥石蚀变矿物信息提取,并与常规光谱角制图处理结果的比较分析,发现新算法能更细致地进行高光谱遥感地物信息提取,有较强的实用性。     

A Compression Algorithm of Hyperspectral Remote Sensing Image Based on 3-D Wavelet-Fractal Coder

In this paper, the 3-D Wavelet-Fractal coder was used to compress the hyperspectral remote sensing image, which is a combination of 3-D improved set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) coding and 3-D fractal coding. Hyperspectral image date cube was first translated by 3-D wavelet and the 3-D fractal compression coding was applied to lowest frequency subband. The remaining coefficients of higher frequency snb-bands were encoding by 3-D improved SPIHT. We used the block set instead of the hierarchical trees to enhance SPIHT's flexibility. The classical eight kinds of affine transformations in 2-D fractal image compression were generalized to nineteen for the 3-D fractal image compression.The new compression method had been tested on MATLAB. The experiment results indicate that we can gain high compression ratios and the information loss is acceptable.     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

基于广义判别分析的高光谱影像特征提取

为提高高光谱影像地物识别的精度与速度,采用基于核方法的广义判别分析进行高光谱影像的非线性特征提取.研究了广义判别分析的数学模型、模型求解方法及特征提取过程,并进行了高光谱影像特征提取与分类实验.结果表明:样本点在特征空间中,同类目标大体聚集成团,异类彼此分离,具有良好的紧致性,特征提取结果优于线性判别分析结果.     

水果成熟度的高光谱成像无损检测研究

水果成熟度作为衡量水果品质和等级的一个重要指标,区分不同成熟度的水果可以降低水果在采摘、包装、储存、运输等物流环节的损失率.高光谱技术是一种新型光谱技术和计算机视觉融合技术,它可以从图像维和光谱维对水果的综合品质进行评价.分析了国内外将该技术应用于水果成熟度检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测枣和梨成熟度的方法,利用不同成熟度的水果在可见光及近红外波段的反射率,初步确定了利用高光谱成像技术检测枣和梨2种水果成熟度的有效特征波长.