基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

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.     

基于二代Bandelet和主成分变换的高光谱遥感图像融合

针对高光谱遥感图像具有波段多、波段间冗余大的特点,提出一种基于二代Bandelet和主成分(principal components analysis,PCA)变换的高光谱遥感图像融合的方法,利用二代Bandelet变换进行图像的多尺度几何分析,得到每个波段图像的Bandelet系数和几何流,对多个波段Bandelet...     

遥感岩性识别研究进展与展望

综述遥感岩性识别的岩石光谱学机理与岩石光谱特征,总结目前常用的遥感岩性信息提取方法.认为深入研究岩石矿物的光谱学机理,不仅要测量单个矿物的光谱,分析其诊断性特征,建立和完善矿物的光谱库,更重要的是测量和研究多种矿物、岩石组成的岩性地层单位的成分与光谱的相关性特征、规律及其诊断性特征.建议我国南方遥感岩性识别研究应开展不同岩性地层单位的岩石地球化学特征与其上部覆盖土壤化学特征和植被生物化学特征之间的相关分析,寻找其对应的遥感光谱信息变化规律;加强遥感信息与非遥感信息的综合分析,探索对新的高空间分辨率、高光谱分辨率的其它遥感信息的岩性识别方法.     

高光谱遥感图像最优波段选择方法的研究进展与分析

随着成像光谱仪的发展日益成熟,高光谱遥感图像的研究已进入到一个新的阶段--对获取的高光谱数据进行有效处理和利用的阶段。目前的处理方法主要集中在对高光谱图像的数值分析处理上,比如大气校正、降低数据维数、信息提取、分类与目标探测等方面。高光谱图像相邻的波段之间一般具有较大的相关性,并不是所有的波段对于后续处理都有着同等的重要性,通过选择最优波段而组成新的高光谱图像空间,在不损失重要信息的条件下可以代表其他波段的信息。因而需要在更合理的数学模型的指导下,按照一定的准则,来决定最佳波段的选择问题。对目前国内外高光谱图像的各种波段选择方法进行了综合归纳和分析,力图为高光谱图像处理寻找突破点,加强此领域的研究力度。     

作物氮素营养状况的高光谱遥感估测技术探析

氮素是植物必需的三大营养元素之一.合理施用氮肥已成为农业生产中最为重要的问题.随着高光谱遥感技术的兴起,快速、无损伤地对作物氮素营养状况进行监测成为可能.利用高光谱遥感技术对作物氮素营养状况估测的研究方法及进展进行了综述.     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

高光谱图像预处理方法研究及进展

高光谱图像预处理方法在高光谱图像处理中具有重要意义,有效的预处理方法可以尽可能地减少甚至消除无关信息(如样品背景、电噪音和杂散光等)对高光谱图像的影响,为后续基于高光谱图像的数据分析提供更为可靠的数据来源.基于高光谱图像谱图合一的数据结构特点,该文综述了直方图均衡化,中值滤波,边缘检测等图像预处理方法以及平滑,导数,标准归一化,多元散射校正等光谱预处理方法,并给出了这些方法的应用实例.该文还详细介绍了傅立叶变换和小波变换这两种基于数据压缩和信息提取的光谱预处理方法.这些新方法的研究为后续的数据分析奠定了良好的基础.     

基于潜在低秩图判别分析的高光谱分类

提出一种基于潜在低秩图判别分析（LatLGDA）算法,利用数据的自表示对数据的列表示系数矩阵和行表示系数矩阵同时施加低秩约束,得到保留数据结构的亲和矩阵,再与图嵌入模型相结合实现高光谱图像的流形降维并进行分类。与其他基于稀疏图或稀疏低秩图的高光谱特征提取算法相比,LatLGDA可利用数据的行信息弥补列信息的不足或缺失,对噪音的抗干扰能力更强;在真实数据集上的实验结果表明,LatLGDA算法具有较高的分类精度和运算效率,应用前景广阔。     

基于环境一号HSI高光谱数据提取叶绿素a浓度的混合光谱分解模型研究

随着遥感技术的应用推广以及对研究精度的要求提高,越来越多的研究注意到混合像元的问题。在水质遥感监测中传感器探测的水体辐射亮度值是纯水和各种水质参数辐射亮度值的叠加,混合像元问题严重影响了水质定量遥感反演的准确性。基于环境一号HSI高光谱数据,首先分析了混合光谱分解模型的物理基础,然后基于采样点浓度大小和PPI(纯净像元指数)方法在遥感影像上提取纯水和叶绿素a的端元波谱,并利用线性光谱分解方法得到叶绿素a的丰度值找丰度值与叶绿素a浓度值之间的统计关系,建立了叶绿素a浓度反演的混合光谱分解模型,且反演精度较高。本文为水质定量遥感提供了一种新的思路。