面向高光谱矿物填图的多特征结合降维方法研究

高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。      

水土流失区马尾松林植被提取的土壤调节指数分析

为实现水土流失区植被遥感信息的准确提取,本文采用2007年ALOS 10 m多光谱影像,利用土壤调节植被指数SAVI和MSAVI,对福建长汀水土流失区马尾松林不同植被覆盖密度的3个实验区进行植被提取,并选用不同的土壤调节因子（L=0.25,0.5,0.75,1）做实验,将结果和以NDVI植被指数提取的结果进行对比,分析了提取效果及受土壤噪音的影响程度。实验表明,SAVI指数能提高水土流失区的植被提取精度。在中、低植被覆盖区,其提取的总精度比NDVI高出2%~7%,Kappa系数高出7%~18%;而土壤调节因子L的取值对植被信息的提取也呈现出一定的规律性,即：随着L从0向1递增,SAVI提取稀疏植被的能力上升而探测阴坡植被的能力下降。总体来看,对于低植被覆盖和中等植被覆盖地区,可分别用SAVI（L取0.75）和SAVI（L取0.5）来提取植被信息,对于高植被覆盖区,仍可直接用NDVI进行植被信息提取;研究发现MSAVI在植被信息提取中并不具有特别的优势。     

星载高光谱Hyperion数据在海滩涂调查应用中的分析

以江苏苏北地区为研究区,较系统地分析了目前世界上星载传感器中光谱分辨率最高的EO-1卫星Hyperion数据的基本特点和处理方法,研究了将图像的灰度值转变为辐射能量值和反射率的方法和步骤,并选取了15类典型地物,进行了样本采集、辐射亮度和反射率反演,最后对典型地物的光谱曲线进行综合分析研究,并概括了苏北沿海滩涂典型地物的基本光谱特征。     

三江源区毒杂草型退化草地植被光谱特征分析

毒草型退化草地具有群落演替特点,通过高光谱遥感技术反演毒杂草分布与退化草地群落结构能对该类退化草地进行有效监测,而光谱特征分析是毒杂草与优良牧草遥感识别的基础。本文选取了三江源区毒草型退化草地的8种典型毒杂草和4种优良牧草的地面实测高光谱数据作为研究样本,经过SG平滑、包络线去除、导数变换和光谱参量化对毒杂草种和优良牧草种的光谱特征进行了分析,并通过马氏距离法提取其特征识别波段。结果表明：① 8种典型毒杂草和4种优良牧草的 “近红外峰值”差异较大,其中鹅绒萎陵菜的“近红外峰值”达到60.07%,而最小者早熟禾仅为17.53%;② 经包络线去除处理后,植被光谱曲线中吸收谷和反射峰光谱差异更加明显,且可减少环境背景对植被光谱的影响,如沼泽草甸的鹅绒委陵菜和驴蹄草,其“绿峰幅值”分别为6.46%和6.89%,经处理后其“绿峰指数”分别为0.2866和0.3671,而在2种环境下生长的同一草种（狼毒草1和狼毒草2）的峰谷特征差异不明显;③ 基于马氏距离法提取的毒杂草与优良牧草的敏感识别波段主要分布在680~750 nm和900~1000 nm波长范围内,以醉马草与矮嵩草为例,其基于反射率的敏感识别波段为713.1~737.1 nm和934.6~965.6 nm。该研究可为利用高光谱遥感进行大面积毒杂草草种识别和植被群落生长监测提供重要科学依据,对于三江源区毒杂草的监测防治和畜牧业的可持续发展具有重要意义。     

基于高分辨率遥感影像的湿地互花米草-芦苇混合交错带提取方法

互花米草是中国东部河口滩涂湿地主要入侵物种之一,其与本地物种芦苇竞争生长,形成了大范围的混合交错带。该交错带是研究湿地生态系统动态变化的重要信息,但因2种物种光谱的相似性及其在交错带的组成复杂性,使利用遥感技术提取交错带难度较大。因此,本文提出了一种将二者生长物候差异与其光谱特征相结合,考虑二者海陆位置分布差异,运用实测剖面观测数据确定光谱指标和阈值的综合提取方法。运用高分一号多光谱遥感数据,通过分析不同时相互花米草与芦苇冠层光谱差异,确定用来提取混合交错带的高分遥感影像,实现了研究区互花米草-芦苇混合交错带的提取。结果表明：不同时相宜选用不同的提取指标,本研究中在春季选择了近红外波段反射率,而秋季则选择了红波段反射率;2个时相的混合交错带范围存在明显差异,客观反映了互花米草与芦苇在不同季节的竞争状况。     

基于多尺度纹理分类及矿物识别的ASTER地质填图

遥感技术已经成为基础地质调查必不可少的手段。为提高地质填图效率及精度, 本研究提出了基于ASTER的岩性自动分类加主要和典型造岩矿物识别的填图方法。首先, 对ASTER数据进行主成分变换, 对选取的第一主分量采用Haar小波进行多尺度小波分解, 将小波系数的统计特征作为纹理特征, 构建纹理及光谱多维特征空间; 接着, 运用支持向量机(SVM)进行岩性分类; 同时, 根据光谱特征提取主要造岩矿物; 最后将主要造岩矿物叠加在分类结果上, 结合野外调查背景进行岩性填图。混淆矩阵结果显示光谱+小波纹理分类精度可以达到83.496 2%, 较光谱+灰度共生矩阵纹理分类精度提高了2.675 6%, 较光谱特征分类精度提高了6.318 9%。与最大似然法(MLC)分类相比, SVM分类精度提高了6.623 7%。矿物提取结果表明, 构造的提取指数可有效提取白云母、黑云母、方解石、角闪石等矿物。野外工作证明, 填图结果与野外调查结果的相关系数为0.7, 可见, 基于ASTER数据利用图像处理技术、机器学习算法及波段运算可作为植被覆盖较少地区有效的地质填图手段。      

高分辨率影像城市植被自动提取算法

近十几年来,随着城市化进程加剧,准确获取城市植被的分布信息,是城市气候和地表能量平衡研究的重要内容。高空间分辨率遥感影像数据,为精确获取和动态监测城市植被提供了重要资料。本研究利用资源三号数据对长江三角洲地区城市植被进行光谱特征分析与提取,提出一种城市植被的自动化信息提取算法—分离面法（Hyperplanes for Plant Extraction Methodology,HPEM）。结果表明：在假彩色反射率空间,植被与NDVI值低的背景有很好的分离性,而在真彩色反射率空间,植被与NDVI值高的背景有很好的分离性;HPEM能很好地避免NDVI最佳阈值法中将建筑物误分为植被的问题,其精度明显优于NDVI最佳阈值法,Kappa系数从0.85提高到0.90,总的错分与漏分误差从21.15%降低到14.18%。可见,本文的HPEM方法能有效提高城市植被信息自动提取的精度。     

黑臭水体水面阴影提取的自适应阈值算法研究

黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数（RSSI）,并利用最大类间方差法（OTSU）自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明：RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。     

Estimation of total suspended matter in the Zhujiang (Pearl) River estuary from Hyperion imagery

Although remote sensing data have been used to estimate total suspended matter (TSM) in coastal waters, it has limitations when applied to estuary waters in low spatial resolution situations. The spatial resolution of ocean color satellites such as SeaWiFS and MODIS is usually ～1 km, and therefore is not adequate for small, local-scale areas such as the Zhujiang (Pearl) River estuary. In contrast, 30 m-resolution EO-1 Hyperion imagery has potential for studying TSM in localized areas. We measured the surface spectral radiance reflectance of the river estuary water in the visible and near infra-red spectral range. Sensitivity analysis indicated that the ratio of remote sensing reflectance at 813 nm (Rrs(813)) to reflectance at 559 nm (Rrs(559)) could be used to estimate TSM concentration, and a linear relationship was established between the ratio and in-situ TSM concentration. We applied the linear relationship to Hyperion imagery to map TSM concentration in the estuary. The Hyperion imagery provided sufficient spatial resolution to detect spatiotemporal changes in TSM concentrations in the estuary small estuary area. This study demonstrated the usefulness of Hyperion imagery for mapping the distribution of TSM in estuary waters.     

土壤有机质含量估测及其影响因素的光谱分析

 土壤颗粒大小差异使土壤反射光谱产生相应变化,影响土壤有机质含量等属性的光谱预测精度。本研究准备了颗粒粒径分别为2、0.25和0.15mm的土样,测定土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)含量,并于室内模拟条件下测定其反射光谱。通过分析不同粒径土样的原始(Raw)、多次散射校正(Multiple scattering correction, Msc)、一阶微分(First derivative, Fd)、连续统去除(Continuum removal, Cr)光谱与SOM含量之间的关系,筛选出与SOM含量相关性最强的Fd光谱单波段(2250nm, r=0.82, P<0.01),并建立线性回归模型;利用全波段光谱反射率,以偏最小二乘回归(Partial least square regression, PLSR)方法,确立2mm土样Msc处理光谱的PLSR模型为最优模型(RPD=3.56、R²=0.90、RMSEP=1.96g/kg)。土壤颗粒粒径对土壤光谱反射率变化有明显影响,但二者之间并非简单的线性关系,可能存在一个转折点;单变量(单波段光谱反射率)线性回归模型的预测能力,明显低于全波段反射光谱(Msc处理)-PLSR模型;土样样本容量对SOM含量预测精度有显著影响。因此,根据样本容量大小,选择合适的土壤颗粒粒径与光谱预处理方法组合可以提高预测精度。     

ASTER数据的斑岩铜矿典型蚀变矿物组合信息提取方法 ——以秘鲁南部阿雷基帕省斑岩铜矿区为例

 本文利用美国地质勘查局(USGS)波谱数据库,重建了斑岩铜矿典型蚀变带主要蚀变矿物在ASTER卫星数据对应的反射率曲线,综合分析了主要蚀变矿物的波谱曲线特征,建立了ASTER数据B1、B4、B6、B7和B1、B3、B4、B8主成分分析模型,分别提取典型蚀变带中泥化-绢英岩化类和青磐岩化蚀变矿物组合信息,并以秘鲁南部阿雷基帕省斑岩铜矿区为例,利用研发的技术方法,分别提取了研究区白(绢)云母、高岭石、蒙脱石、明矾石和伊利石等泥化-绢英岩化类蚀变矿物组合信息,绿泥石、绿帘石和方解石等青磐岩化蚀变矿物组合信息。同时结合区域化探资料开展了斑岩铜矿靶区遥感综合找矿预测,经高分辨卫星图像验证,与已知斑岩铜矿床对比表明,本文的方法具有较好的效果。     

面向对象的森林植被图像识别分类方法

 森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。     

一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法

积雪和植被的覆盖范围对于研究气候变化和水资源平衡、生态环境状况具有重要的意义,但它们的光谱曲线具有较强的时空变异性,难以获取精确的覆盖度产品。针对线性混合像元分解算法在积雪和植被覆盖度反演中噪声和光谱变异带来的误差,本文提出了一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法,并选用了3个不同的区域（单独的积雪覆盖区、单独的植被覆盖区、积雪和植被混合的覆盖区）来验证所提出框架的可行性。研究结果表明：① 该方法单独反演积雪覆盖度的均方根误差为0.172,单独植被覆盖度反演均方根误差为0.223,积雪和植被覆盖度混合反演的均方根误差分别为0.185和0.249,3种方案均有较高的精度;② 对影像与端元组进行归一化后,降低了光谱异质性,在此方法下的扰动混合模型可以有效地减弱MODIS影像光谱变化和噪声带来的误差;③ 针对MODIS影像,该框架获取的积雪覆盖度相对于植被覆盖度具有更高的精度。今后将进一步发展类似的积雪覆盖度与雪粒径协同反演算法。     

基于高光谱岩心扫描的蚀变矿物光谱特征分带及其在找矿勘查中的应用——以山东省郗山稀土矿为例

本文对郗山稀土矿进行实物地质资料数字化工作的基础上,重点对该矿钻孔岩心进行高光谱扫描,利用光谱诊断特征进行蚀变矿物识别,识别出热液蚀变矿物主要有蒙脱石、伊蒙混层、伊利石、高岭石、碳酸盐矿物、金云母、绿泥石、白云母、蛋白石、石膏等,其中与稀土矿化关系密切的主要为金云母、绿泥石,总结了蚀变分带特征,提取主要蚀变矿物的光谱特征参数,实现主要蚀变矿物在钻孔垂向上的半定量表达。对主要蚀变矿物各自特征峰位置进行特征峰位移统计,发现主要蚀变矿物各自特征峰位移明显区域与矿化(矿体)段(热液蚀变带区域)具有良好对应一致性。其中,Al-OH峰位,即2200nm特征峰位置(Pos2000),在2190～2220nm之间进行“漂移”,且普遍大于2205～2210nm部位能准确指示热液蚀变带区域,可用于指示成矿环境,确定找矿方向及预测找矿,是郗山矿区稀土矿体找矿的又一重要标志。     

铅污染水稻的冠层高光谱特征研究

本研究通过铅污染土壤中的水稻盆钵栽培试验,考察了水稻对土壤重金属铅的吸收以及铅对水稻生长的胁迫,并借助地面高光谱辐射仪器获取多个生育期（苗期、分蘖前期、分蘖盛期、拔节期和孕穗期）的水稻冠层高光谱反射数据。在进行光谱测量的同时测定了水稻植株体内的铅含量与冠层叶片叶绿素含量。分析结果表明:铅污染胁迫下水稻冠层叶片叶绿素含量与叶绿素a、b组成变化明显,可见光区间520nm～560nm和630nm～690nm处是铅污染水稻对冠层反射高光谱敏感的特征波段。通过模拟高光谱分辨率遥感传感器MODIS的相应波段（第4通道:545nm～564nm、第1通道附近:620nm～670nm）以及考虑叶绿素的荧光特征（760nm）,本研究分别选择敏感波段中的552nm,672nm与760nm构造了复合归一化污染指数CNDPI（Compos-ite Normalized Difference Pollution Index）,分析发现CNDPI能够明显地区分不同铅污染水平的水稻。在分蘖前期采用适当的冠层光谱反射率形式（敏感波段、CNDPI）可以实现水稻铅污染的遥感监测。     

机载多光谱影像语义分割模型在农田防护林提取中的应用

农田防护林是农田生态系统的屏障,其健康状况的监测与评估在我国北方农田林网管理中尤为重要。本文以新疆生产建设兵团第三师51团为研究区,使用复合翼无人机CW-20搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机获取农田防护林的多光谱影像,经辐射校正、裁剪等预处理,通过优选有效特征和模型比较,提出农田防护林提取的有效方法。首先,基于原始12波段,依据相关性系数矩阵和最佳指数因子（Optimum Index Factor,OIF）选取最优3波段和植被指数特征进行组合,构建8种农田防护林提取方案;然后,通过建立语义分割Deeplabv3+模型进行精度评价,得到最优3波段组合6（波长710 nm）、8（波长800 nm）、 11（波长900 nm）波段为最佳特征组合;最后,以最优3波段为基础,将Deeplabv3+模型与U-Net、ENVINet5模型进行对比分析。结果表明：Deeplabv3+模型能够更深层次的挖掘光谱中潜在的信息,相比其他模型,能够较好地处理正负样本不均衡问题,获得最高MIoU值85.54%,比U-Net、ENVINet5的MIoU值则分别高出21.21%、27.19%。该研究结果可为基于多光谱遥感影像的语义分割在农田防护林提取及健康状况监测的应用提供借鉴和参考。     

淤泥质潮滩湿地类型遥感识别分类方法与应用

依据江苏盐城国家珍禽自然保护区淤泥质潮滩湿地影像特征,快速提取高精度潮滩湿地地物信息对湿地生态保护具有重要的意义。本研究以2010年TM影像为数据源,针对海滨湿地植物覆被类型复杂,以及湿地植物类型之间的生态交错带信息难以识别等问题,综合运用植被NDVI指数、波段反射率特征、环境特征和生态条件,逐级分层分类及人工选取阈值等方法,较好地解决了淤泥质潮滩湿地分类问题。结果表明,与同一时期的监督分类相比较,在识别植被交错带植被覆被类型和零星分布的植被斑块的类型方面更具优势,分类精度有明显提高。通过ROI训练区,选取了3126个包括所有类型的样本进行精度检验,分类精度达到95.87%。该方法弥补了单一分类方法的不足,对快速、高精度地提取淤泥质潮滩地物类型具有重要的参考价值和实践意义。     

高分遥感图像相对辐射校正中的伪不变地物自动提取和优化选择

相对辐射校正是遥感变化检测中重要的预处理过程,伪不变地物（Pseudo-Invariant Features,PIF）是多时相影像中相对不变的地物,是相对辐射校正中的重要依据。针对高分遥感图像变化检测中相对辐射校正的要求,本文提出了一个自动提取和优化选择PIF的流程和方法：首先计算两期图像的亮度、光谱特征和空间特征的变化向量,然后对各变化向量的像元值从低到高进行排序,经多数投票后提取PIF,最后使用“迭代线性回归—去除异常值”方法选择获得最终PIF。以2016年11月27日和2017年7月18日的2期“北京二号”高空间分辨率多光谱影像为例,选择地物占比不同的两个实验区对流程和方法进行了验证,并与多元变化检测和迭代加权多元变化检测的PIF提取方法进行了比较。使用两期WorldView-2影像和Landsat-8 OLI影像对方法的适用性进行了验证。结果表明：① 2个实验区提取的PIF精度分别为98.74%和98.71%,PIF像元合理分布于未变化区域、包括了影像中主要的地物类型;② 使用本文方法提取的PIF建立的相对辐射校正模型具有显著的线性拟合效果（p<0.000 1）;③ 本文方法考虑了图像亮度、光谱信息以及空间信息的差异,使用参数少,可操作性高;④ 与多元变化检测和迭代加权多元变化检测方法相比,本文方法提取的PIF更为合理,建立的辐射校正方程拟合效果更佳;⑤ 本文方法适用于具有相同波段设置的中、高空间分辨率光学遥感影像。     

基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类

目前城市植被分类受特征相近、光谱相似影响导致植被漏分、错分。因此,设计了一种多尺度特征感知网络（MFDN）结合高分辨率无人机可见光影像对城市植被分类。该网络针对漏分、错分问题,通过在输入层引入坐标卷积减少空间信息的丢失;构建并行网络增强多尺度特征信息并在网络之间引入重复多尺度融合模块使整个过程保持高分辨率表示,减少细节特征的丢失;同时添加分离特征模块扩大感受野,获取多尺度特征,从而有效缓解了城市植被错分、漏分现象。结果表明,MFDN方法在仅使用无人机可见光影像条件下主要是通过空间模式而不是光谱信息促进了城市植被分类,平均总体精度为89.54%,平均F1得分为75.85%,平均IOU为65.45%,分割结果准确完整。因此,所提方法与易于操作的低成本无人机系统相匹配,适用于城市植被快速调查,可以为城市空间利用和生态资源调查提供技术支持和科学依据。     

Extraction of altered minerals from Aster remote sensing data in Gongchangling iron deposit of Liaoning,China

The precision of Aster data is higher than that of Landsat series of multispectral remote sensing data,which can more accurately reveal the distribution of altered minerals.It plays an important role in prospecting,but it is rarely used in areas with complex terrain and high vegetation coverage.Based on this purpose,this study used Aster remote sensing data,and took Gongchangling iron deposit as a case study.It combined the mineral spectrum theory and the basic geologic data of the study area,using the model of principal component analysis(PCA)and color synthesis to extract abnormal altered minerals.The results show that the distribution of identified anomalies is basically consistent with the existing geological data in this study area,which provides a reliable reference for the mineral resources ex-ploration and delineation of mining areas.