高光谱影像小目标谐波分析探测模型

针对高光谱影像小目标探测问题,结合白化处理(WP)与约束能量最小化(CEM)算法,提出一种基于谐波分析(HA)的小目标探测新模型,即HA-WP-CEM模型.该模型首先对原始影像进行3次谐波分析,提取出最适合小目标探测的高光谱影像谐波分析余项、振幅和相位等7个能量谱特征成分.其次通过对谐波分析特征成分的白化处理,实现各特征成分的背景抑制,突出低概率的小目标信息.在采集白化数据的探测目标参考像元光谱之后,将参考光谱矢量和白化数据协方差矩阵输入CEM算子,得到小目标的探测结果.最后利用高分辨率影像进行定性评价,并选取3个重点区域,通过计算模型探测结果的信噪比、探测率、漏检率和虚警率进行定量评价.研究结果表明,HA-WP-CEM探测模型在运行简易性、可靠性、实用性和准确性等方面均明显优于直接采用CEM、WP-CEM等方法.同时该模型在数据变换、抑制背景、降噪等方面也达到了很好的效果.     

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。     

子像元NDVI时间序列曲线生成研究

获取具有时态特性的NDVI曲线是进行土地利用与植被覆盖变化分析的必要步骤,为有效地利用多源遥感影像数据,本文基于尺度下降理论,利用具有不同时间分辨率的高、低空间分辨率遥感影像,采用线性光谱混合模型反向分解低空间分辨率混合像元,计算其子像元级地物反射率,生成具有高时态特性的子像元级NDVI时间序列曲线,使利用有限的遥感数据资源进行较精细的动态植被生物量变化分析成为可能。通过真实影像数据实验分析,其结果验证了该方法的有效性。     

增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法

高空间、高时间分辨率的遥感影像对地表与大气环境的实时精细监测具有重要作用,但单一卫星传感器获取的遥感影像存在空间与时间分辨率相互制约的问题,时空融合技术发展成为了低成本、高效生成满足不同应用需求的高时空分辨率遥感影像的有效手段。近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂的地物类型变化的空间细节修复仍存在挑战,融合影像精度有待提高。对此,本文提出增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法(EUSTFM),采用变化检测识别并修复地物类型改变的像元,使空间像元分解过程可同时在已知时相与未知时相进行,以生成空间细节信息准确的中间分辨率影像对,用于最终的邻域相似像元计算,实现了对季节性变化(如植被自然生长)、有形变(如城市土地扩张)及无形变的地物类型变化(如农作物的成熟与收割)等复杂地表变化的一致性预测,提高了融合精度。实验采用两对Landsat-MODIS遥感影像数据集,对比STARFM与FSDAF两种广泛应用的时空融合算法,测试了该算法的影像融合效果。结果表明,本文提出的EUSTFM能够同时实现对季节性变化及复杂的地物类型变化的稳定预测,可生成具有更高精度的融合影像,将有效推动时空影像融合的实际遥感应用。     

顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟

基于尺度下降理论,利用高时间分辨率的MODIS遥感影像数据,结合同时间段高空间分辨率的ETM+遥感影像及其分类数据,应用混合像元分解技术,获得了不同时间段的MODIS子像元类别反射率数据。通过类别反射率与像元反射率间的关系模型,以原有的ETM+影像的像元反射率和时间序列的类别反射率,模拟出具有高时间分辨率与高空间分辨率特征不同时间段的模拟影像,实现了遥感影像地物类别反射率在时间上和空间上的细化。通过计算模拟影像与真实影像的相关系数,以及比较模拟影像与真实影像生成的NDVI影像,验证了该方法的有效性。     

小波变换用于高分辨率全色影像与多光谱影像的融合研究

将小波的多分辩率分析与ＩＨＳ变换相结合,提出了叠加融合的新方法。它先对高分辨率影像进行了小波分解,得到的各小波面叠加到多光谱影像经ＩＨＳ变换后的强度Ｉ影像像中,使得融合影像最大限度地保留了多光谱影像的光谱信息,保持了原多光谱影像的反差,同时提高了它的清晰度和空间分辨率。     

基于多尺度特征融合和支持向量机的高分辨率遥感影像分类

相对传统的中低分辨率遥感数据而言,高空间分辨率遥感影像同一地物内部丰富的细节得到表征,空间信息更加丰富,地物的尺寸、形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,但其光谱统计特性不如中低分辨率影像稳定,类内光谱差异较大,而传统分类方法仅依据像元的光谱值,因此在高分辨率影像分类中,传统方法往往不能获得好的结果。在此背景下,提出了一种多尺度空间特征融合的分类方法,旨在利用不同尺度的空间邻域特征弥补传统方法的不足。其基本过程是：首先针对不同尺度特点,用小波变换压缩空间邻域特征,并结合支持向量机得到不同尺度下的分类结果,然后根据尺度选择因子为每个像元选择最佳的类别。文中QuickBird和IKONOS影像实验证明该算法能有效提高高分辨率影像解译的精度。     

一种基于阴影像元的光学遥感大气校正方法

提出一种基于6S模型 阴影像元的大气校正方法,适用于有阴影像元存在的高空间分辨率光学遥感影像。该方法从阴影像元与非阴影像元的信号差异估算气溶胶光学厚度,与暗目标方法相比,此方法避免地表反射率的假定难题。以北京市密云县的IKONOS影像对方法进行验证。在气溶胶光学厚度的估算上,该方法的估算结果与MODIS气溶胶产品基本一致,而且其结果的稳定性明显好于暗目标法。在大气校正的结果方面,针对各类地物,比较大气校正前后的光谱与同类典型实测地物光谱,结果说明大气校正能够大大恢复各类地物光谱的典型特征,这将有利于地物的识别。最后通过比较大气校正前后的NDVI发现,大气校正能够明显增大高植被覆盖区与低植被覆盖区NDVI的差别,使植被信息更加突出。     

结合HSV和小波包变换的高光谱影像融合及信息识别研究

传统的HSV变换融合法是一种十分常见的遥感图像融合方法,该方法虽然可以提高图像的空间分辨率但会导致光谱信息的严重丢失,不适用于对高光谱影像的融合。而小波包变换是一种优于小波变换的多尺度多分辨率变换方法,基于小波包变换的图像融合技术允许对不同频带的图像采用不同的融合规则从而很好地保留图像的频谱信息。本文采用一种将HSV变换与小波包变换（Wavelet packet transform,WPT）相结合的融合方法对高空间分辨率影像和高光谱影像进行融合并对融合结果进行二进制编码监督分类,最后与传统的PCA变换融合法及Gram-Schmidt融合法在图像信息和光谱特征两个方面进行比较。结果表明,本文所采用的方法不仅可以提高融合图像的空间分辨率,并在地物的波谱特征保持和信息识别方面效果良好。     

基于准不变目标物下CBERS-02星CCD图像的交叉定标

提出了一种基于准不变反射率地物的交叉定标方法,首先用MODTRAN模式从已知定标系数的影像中反演出反射率,然后计算出对应未知定标系数影像中相同准不变地物的辐射率,最后求出定标系数.将这种方法应用于CBERS-02卫星CCD影像定标,并用6S模式对CBERS-02和ETM+影像进行大气校正,比较用不同定标系数校正后的地物光谱曲线,得出在高反射率地物下,不同定标系数校正后的地物光谱曲线与ETM+的基本一致;低反射率地物下,单点定标系数误差较大,两点定标系数误差较小,用两点定标系数进行大气校正后植被信息得到明显增强.     

Fusion of IKONOS Satellite Imagery Using IHS Transform and Local Variation

The intensity-hue-saturation (IHS) technique is a well-known merging approach for its computational efficiency and spatial definition holding. However, it results in color distortion particularly for the remote sensing images of IKONOS and QuickBird as some other fusion methods, such as principal component analysis, and Brovey transform. Although wavelet-based image fusion approaches can provide a better tradeoff between spatial and spectral quality, the fused images with these methods often have a spatial resolution that is less than that of the IHS-based algorithm. A remote sensing image fusion algorithm based on IHS transform and local variation and its modified approach with low computational complexity are proposed. Visual effect and quantity evaluation results show that the proposed simple algorithm outperforms the conventional image fusion methods in the spectral domain with the spatial quality similar to that of the undecimated wavelet transform-based scheme. The proposed modified method can obtain the similar spatial resolution of the merged image with the IHS-based fusion algorithm and the better spectral quality in the green vegetation areas.      

Spectral unmixing based spatiotemporal downscaling fusion approach

Time-series remote sensing data are important in monitoring land surface dynamics. Due to technical limitations, satellite sensors have a trade-off between temporal, spatial and spectral resolutions when acquiring remote sensing images. In order to obtain remote sensing images with high spatial resolution and high temporal frequency, spatiotemporal fusion methods have been developed. In this paper, we propose a Linear Spectral Unmixing-based Spatiotemporal Data Fusion Model (LSUSDFM) for spatial and temporal data fusion. In this model, the endmember abundance of the low-resolution image pixel is calculated based on that of the high-resolution image by the spectral mixture analysis. The endmember spectrum signals of low-resolution images are then calculated continuously within an optimized moving window. Subsequently, the fused image is reconstructed according to the endmember spectrum and its corresponding abundance map. A simulated dataset and real satellite images are used to test the fusion model, and the fusion results are compared with a current spectral unmixing based downscaling fusion model (SUDFM). Our experimental work shows that, compared to the SUDFM, the proposed LSUSDFM can achieve better quality and accuracy of fused images, especially in effectively eliminating the “plaque” phenomenon in the results by the SUDFM. The LSUSDFM has great potential in generating images with both high spatial resolution and high temporal frequency, as well as increasing the number of spectral bands of the high spatial resolution data.     

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题，集成Lanczos算法与谱聚类算法，探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性，提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法；通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果，发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物，且分类的速度能得到较大提升。     

从高光谱遥感影像提取植被信息

遥感可以快速有效地监测大面积植被的种类、特性、长势等各类信息。高光谱遥感数据因其特有的高光谱分辨率特性使其在植被生态环境领域具有极大的应用潜力。植被信息作为生态环境评价的重要参数对区域生态环境的监测和建设具有重要的意义。本文基于云南省鹤庆县北衙的高光谱遥感数据用SAM方法对植被信息进行了提取,参考光谱使用ASD光谱辐射仪采集的植被光谱曲线。文中对高光谱遥感影像的辐射定标和大气校正进行了研究,针对影响光谱辐射仪采集的主要因素采取了相应的措施,并对光谱曲线分类及参考光谱曲线的选取进行了研究。将选取出的参考光谱曲线与大气校正后的遥感影像进行SAM匹配提取出植被信息,经过与实地调查资料比较并计算总体精度和kappa系数,计算结果达到预期精度。最后将分类结果转换为矢量图,经过投影转换为大地坐标后制作出北衙植被分布图。     

一种光谱信息保持的影像融合算法研究

在介绍遥感图像融合中IHS变换和小波包分析的基础上,提出了一种基于光谱特征保持的IHS变换与小波包分析相结合的图像融合算法。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时融合图像的清晰度和空间分辨率有了很大提高,图像纹理信息也得到了很好的保持。通过对SAR图像与Landsat(TM)多光谱图像的融合实验,证明了该方法的有效性。     

利用最优估计理论进行多光谱与全色影像融合

应用小波变换分解遥感影像,利用遥感影像自身的先验信息——空间分辨率确定高频域融合过程中的权值,使用最小二乘估计与小波重构完成影像融合。实验结果表明,相对于参考的其他融合方法,此方法在注入全色影像空间细节和保持多光谱影像的光谱信息方面性能更佳。     

基于经验模态分解的高分辨率影像融合

文章提出基于经验模态分解（Emp iricalMode Decomposition,EMD）的特征层影像融合模型。对多光谱波段影像进行IHS变换获得强度影像,采用行列分解实现一维经验模态分解的二维拓展,并用于分离高分辨波段影像与强度影像的细节特征信息,对高分辨率波段影像的高频与强度影像波段的低频进行重构获得融合后的强度影像,再通过IHS反变换获得融合影像。文章介绍了经验模态分解的基本原理,定义了经验模态分解的多尺度分解与合成结构,提出融合模型的技术路线。选择UICKB IRD影像的全色波段与多光谱波段进行融合实验,根据典型行（列）的EMD分析,确定经验模量的取舍尺度,按提出的融合路线获得融合影像,并与小波融合,IHS融合,Brovey融合模型获得的影像进行视觉及量化比较。选择信息熵、标准差指标对融合影像的空间细节信息进行评价,同时选择平均灰度值、相关系数、偏差指数评价融合影像的光谱扭曲程度,结果表明本融合模型最优。     

一种基于Choquet模糊积分小波系数选择的遥感图像融合方法

为较好地保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和高分辨率信息,在小波变换基础上提出了一种基于模糊积分的融合算法,其基本思想是在IHS空间,对强度分量Ⅰ及高分辨率图像进行小波分解后,保留Ⅰ分量的低频系数,对于高频细节特征,将局部窗口内的方差、平均梯度和能量当作单因素指标,应用Choquet模糊积分综合各单因素指标得到一个综合指标,并据此来选取小波系数.实验结果表明,该算法在光谱质量改善方面明显优于IHS以及一些经典的小波变换遥感图像融合算法,是一种有效的遥感图像融合算法.     

基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法

遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。     

多源高分辨率遥感影像智能融合

本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。