波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

基于非正定 OCSVM 的高光谱影像地物异常检测

针对基于高斯径向基核函数的OCSVM等异常检测算法,对地物光谱变异极为敏感,导致算法异常检测性能不稳定的问题,根据光谱角度余弦测度对光谱形状相似性的描述不受地物光谱辐射强度变异影响的特性,将具有非正定核特性的光谱角度余弦核测度引入非正定SVM算法中,提出一种基于非正定OCSVM的高光谱影像地物异常检测算法。利用四组模拟数据进行目标异常检测实验,结果表明,该算法能够有效检测出高光谱影像数据中的目标地物,检测精度提升明显。     

使用量子优化算法进行高光谱遥感影像处理综述

高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源。高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点。对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望。     

联合空间信息的高光谱遥感协同表示动态集成分类算法

近年来,集成学习成为高光谱遥感影像分类的研究热点,尤其是动态集成算法根据测试样本的特征自适应地选择最佳分类器,其分类性能显著提升。然而现有的动态集成方法仅考虑测试样本与验证样本的光谱信息,忽略了高度规则化的高光谱遥感影像包含的丰富空间信息。为进一步提升高光谱遥感影像动态集成算法分类的准确性和可靠性,提出了联合空间信息的可变K邻域动态集成算法VKS(Variable K-neighborhood and Spatial Information)和联合自适应邻域空间信息的可变K邻域动态集成算法VKSA(Variable K-neighborhood with Shape-Adaptive)。两种算法第一阶段综合考虑分类器精度与相似度自适应地改变测试样本的K邻域,第二阶段分别设计固定窗口和自适应窗口的嵌入方式增加地物的局部空间近邻关系,充分利用高光谱遥感影像地物复杂的空间形态结构信息。实验部分采用3组通用的高光谱遥感影像数据对所提出算法的性能进行综合评价。结果表明相比于传统的动态集成算法,本文提出的联合空间信息的动态集成模型能显著提升分类精度,其中基于自适应窗口方式的VKSA算法明显优于基于...     

高光谱遥感异常目标探测方法性能对比分析

本文利用高光谱遥感异常目标探测理论,探讨了目前已有的几种异常目标探测方法;通过对3组数据进行试验,并从探测率和虚警率、ROC曲线及其下的面积及算法的运行时间,对几种异常检测算法的检测性能进行对比分析;最后基于统计模型和基于表示模型对3组数据的检测效果进行对比分析,从而得出适合于不同数据的检测方法,为高光谱遥感异常目标探测提供更多的支持。     

高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据融合研究

使用像素级融合常见算法及Curvelet变换与Contourlet变换方法对Hyperion数据与SPOT进行融合实验,并提取了融合后典型地物光谱曲线。使用光谱角方法评价高光谱遥感影像融合后的光谱信息保持情况。实验结果表明,Curvelet与Contourlet变换具有较好的光谱保持效果。     

基于多孔径映射的高光谱异常检测算法

针对高光谱遥感异常检测中复杂背景与异常目标之间光谱特征相关性导致背景模型难以准确估计的问题,提出了一种基于多孔径映射的高光谱遥感异常检测算法。首先,不同于背景建模提取背景特征的方法,多孔径映射从不同角度提取数据特征,通过构建基集合表征高光谱数据的光谱特性,获得用于衡量统计差异的异常显著性指标。其次,为了实现对具有适中及低异常显著性像素的精细分析,本文基于模糊逻辑理论构建隶属度函数获得关于像素异常显著性的连续性属性标记,并将隶属度值作为权重,通过加权迭代过程实现多孔径映射的自适应收敛。最后,借鉴模糊逻辑理论中的去模糊机制,对多孔径检测结果进行融合,获得最终的检测结果。本文仿真试验采用高光谱遥感数据,从稳健性及对低显著度目标敏感性方面对算法进行验证。     

基于独立成分分析的高光谱变化检测

现有的变化检测方法并未充分研究变化前后高光谱遥感影像端元的联系,不能准确地分析地物变化信息。本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱遥感影像变化检测方法,对差值影像进行基于偏斜度的独立成分分析,在不同组分图中分别显示单一地物的变化情况,进而提取变化信息。实验表明,该方法能够在获得较高检测率的同时维持较低的误检率,检测效果优于传统方法。     

矢量C-V模型的高光谱遥感影像分割

高光谱遥感影像除了包含普通2维影像所具有的空间信息还包含了1维光谱信息,传统的针对2维影像的分割方法不能很好地应用于高光谱遥感影像。为此,本文提出一种能够同时处理多波段影像的高光谱遥感影像矢量C-V模型分割方法。首先选出高光谱遥感影像中目标与背景对比度较大的波段,并通过计算波段相关系数,去除其中的冗余信息形成新的波段组合,进而根据所确定的波段组合构建高光谱遥感影像矢量矩阵;在此基础上,构造基于该矢量矩阵的矢量C-V分割模型。模型中通过引入基于梯度的边缘引导函数,在保留传统C-V模型基于区域信息进行影像分割的基础上,利用影像的边缘细节信息,增强了模型在异质区域和复杂背景情况下对目标边缘的捕捉能力,提高了对高光谱遥感影像的分割精度和速度。最后利用HYPERION数据进行仿真实验,并将实验结果和传统C-V模型和相关方法进行了对比,结果表明,本文方法能够在短时间内有效地分割高光谱遥感影像,与传统方法相比,具有分割精度更高运算速度更快的特点。     

高光谱图像异常目标检测算法研究与进展

高光谱图像是一种新型的具有"图谱合一"特性的遥感图像,其连续的光谱曲线可更好地表达地表物质间的细微差异,在地表物质的分类、解混和目标探测等方面得到了广泛应用。随着高光谱遥感技术的深入发展,对不需要先验信息的异常目标检测的研究成为最活跃的方向之一,许多研究者提出了具有较好效果的异常检测算法。基于对国内外已有算法的综合归纳和分析,系统地论述了高光谱异常检测的研究现状和最新进展。阐述了高光谱异常目标检测的实质和基本理论;从算法思想、关键技术和优缺点等方面重点分析总结了较有代表性的异常目标检测算法,并对其进行了概括和阐述;最后对异常检测算法的未来研究方向进行了展望,力图为高光谱异常目标检测算法研究找到新的突破点。     

高光谱地物要素识别潜力分析与前景展望EI北大核心CSCD

近年来,人工智能方法在高光谱遥感领域得到了广泛应用,特别是基于深度学习的影像分析和信息提取技术已成为持久的热点,有力地推动了地物光谱探测的精细化和智能化水平。本文在分析地物要素光谱探测潜力与需求的基础上,系统地介绍和总结了高光谱影像分析方面的进展,针对高光谱地物探测的智能化问题,重点讨论了近年来深度学习的新思路。首先,结合地形要素分类体系和高光谱探测能力,将高光谱地物要素划分为植被、土质、水域和人工建筑物4大类及若干子类,并分析4种地物要素的光谱响应特性和高光谱地物探测的优势。然后,在影像分析方面,重点梳理了波段选择、特征提取、模式分类和分类后处理等影像分析技术的研究进展,给出研究方向和热点;在智能化处理部分,按照监督学习、半监督学习及自监督学习的思路,系统总结了当前应用于高光谱地物探测的深层神经网络模型,同时分析了迁移学习、元学习等机器学习策略的研究情况。最后,结合上述分析,对高光谱影像地物探测的发展趋势加以展望,以期拓展下一步的研究思路。     

高光谱遥感影像分类研究进展

随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。     

结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合算法

针对高光谱影像谐波分析融合(HAF)算法在影像融合时不顾及地物光谱曲线整体反射率这一缺陷,提出了结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合(GSHAF)改进算法。GSHAF算法可在完全保留融合前后像元光谱曲线波形形态的基础上,将高光谱影像融合简化为各像元光谱曲线的谐波余相组成的二维影像与高空间分辨率影像之间的融合。它是在原始高光谱影像光谱曲线被谐波分解为谐波余项、振幅和相位后,首先将其谐波余项与高空间分辨率影像进行GS变换融合,这样便可有效地修正融合后像元光谱曲线的反射率特征,随后再利用该融合影像与谐波振幅、相位进行谐波逆变换,完成高光谱影像谐波融合。本文最后利用Hyperion高光谱遥感影像与ALI高空间分辨率影像对GSHAF算法进行可行性分析,再以HJ-1A等卫星数据对其进行普适性验证,试验结果表明,GSHAF算法不仅可以完全地保留光谱曲线波形形态,而且融合后影像的地物光谱曲线反射率更接近真实地物。     

一种基于分形维数的高光谱遥感波段选择算法研究

随着高光谱遥感的发展及其应用的拓展,针对高光谱遥感数据特点的信息处理技术成为高光谱发展的一个重要问题。在常规降维算法的基础上,基于分形理论分析高光谱遥感影像的空间结构特征,并以分形维数作为衡量波段质量的一个指标,设计最优波段指数进行影像最佳波段组合选择。通过与其他常用的波段选择算法的比较,表明该算法具有较好的效果,能够有效应用于波段选择。     

基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的应用

运用基于波段间相关性的高光谱影像波段选取方法进行波段的预选取．采用投影寻踪的方法在动力演化算法的基础上寻找最佳投影方向．将高维数据投影至低维数据空间．在各投影分量图像上采用零点检测阈值化的方法进行异常目标的提取。实验结果表明了基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的有效性。     

高光谱遥感影像降维：进展、挑战与展望

高光谱遥感影像数据具有高维特征、信息冗余、不确定性显著、小样本、空谱合一等特征,对其进行数据处理面临巨大挑战,高光谱遥感影像降维是高光谱遥感的重要研究方向之一。本文对当前高光谱遥感影像降维的相关研究进展进行了综述,在介绍高光谱遥感数据特点的基础上,重点从特征提取和特征选择两方面对高光谱遥感影像降维的最新研究和前沿进展进行了系统性综述;并从特征可分性、特征质量评价、特征数目确定、多特征优化以及需求驱动的特征选择等方面分析了高光谱遥感影像降维面临的挑战。随着智能化高光谱遥感的发展,高光谱遥感影像智能降维成为未来的发展方向,同时其发展将兼顾多特征质量评估与优选、搜索策略优化、满足应用需求等多目标的需求。随着高光谱遥感数据获取能力的提升和深入应用,高光谱遥感影像降维将会发挥重要而不可替代的作用。     

高光谱图像稀疏信息处理综述与展望

高光谱成像技术具有光谱连续、图谱合一,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细化解译,可以大幅增强地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感图像丰富的空间、谱信息,进行观测目标地物的精细化解译,成为近年来遥感领域的研究热点和前沿领域,并在多个相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文结合高光谱图像成像特点,对基于稀疏表示理论的高光谱图像处理与分析方法进行综述,概括了高光谱图像处理与分析主要研究,并对各个研究领域与方向进行分析和评价,最后对各研究领域发展提出建议和展望。     

基于骨架特征的多光谱遥感影像飞机目标识别方法研究

飞机目标的自动提取,是信息处理领域的重要研究内容。提高飞机目标的识别率,可以准确的把握区域动态,为相关决策提供支持。由于数学形态学特征和复杂几何结构等特征相对抗干扰性较强,而骨架线由地物的边界形态决定,不受其他因素影响,具有良好的稳定性。据此,研究选取香港机场多光谱遥感影像作为实验数据,基于骨架线几何特征参数与网络测度,提出了一种由多光谱遥感影像自动提取飞机目标的方法。研究选择基于边缘的多光谱遥感影像分割方法,提取矢量地物边缘;基于约束Delaunay三角网自动提取地物骨架和主骨架;通过选取对飞机目标识别具有良好区分度的特征参数,最终实现飞机目标的自动识别与定位。     

高光谱──遥感测绘的新机遇

通过对高光谱遥感技术的主要优势、基本特征和地理空间信息探测潜力的分析,展示了高光谱数据在遥感测绘领域大规模应用的可能性。同时,还分析了围绕高光谱测绘应用相关的一系列问题,包括高光谱数据的测绘需求、面向测绘应用的高光谱影像分析的关键技术、高光谱遥感测绘模式以及实用化系统建立的设想等。通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分与现有的遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动。     

高光谱--遥感测绘的新机遇

通过对高光谱遥感技术的主要优势、基本特征和地理空间信息探测潜力的分析,展示了高光谱数据在遥感测绘领域大规模应用的可能性.同时,还分析了围绕高光谱测绘应用相关的一系列问题,包括高光谱数据的测绘需求、面向测绘应用的高光谱影像分析的关键技术、高光谱遥感测绘模式以及实用化系统建立的设想等.通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分与现有的遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动.