基于像元坐标的独立成分分析技术的端元提取方法

将基于像元坐标的空间信息与基于独立成分分析技术结合的方法用于混合像元的分解,是实现端元提取的一种方法。这种方法在空间信息充分利用的基础上得到提高。将该方法运用Cuprite地区的AVIRIS数据,并与传统的PPI方法进行对比,结果表明,利用本文提取端元的方法具有很高的可信度。     

高光谱遥感影像端元提取方法对比

本文在SMACC法和PPI法端元提取基础上,得到高光谱遥感影像端元丰度图,之后用SVM法进行分类。通过分类结果精度来评价端元提取的优劣。实验结果表明,基于PPI的线性混合像元分解得到的丰度图用SVM分类效果最佳,分类的整体精度达87.59%,而基于SMACC法结合SVM分类的效果和直接应用SVM分类次之,分类的整体精度分别是83.84%和85.16%。     

基于端元提取的高光谱影像特定军事对象识别方法研究

高光谱遥感能够获得地物的连续光谱信息,实现地物空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获取,因而在军事领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文系统介绍了基于端元的最小噪声分离(MNF)、纯净像元指数(PPI)、终端单元选择、N维散度分析、波谱角度制图(SAM)等高光谱数据处理技术对特定对象的识别与提取的原理和方法。     

基于粒子群算法的高光谱影像端元提取技术

基于凸面几何学理论,由端元作为角点的单形体的体积应该是最大的.著名的N-FINDR和SGA算法正是基于以上理论,通过在数据云中寻找体积最大的单形体来实现端元的自动提取.本文利用粒子群优化(PS0)技术,基于凸面几何学理论,设计了一个新的端元提取算法.利用模拟和真实高光谱影像对其进行了实验,并将其结果与N-FINDR和S...     

采用PPI算法改进的一种数学形态学端元提取方法

自动形态学端元提取（automated morphological endmember extraction，AMEE）算法将结构元素内最纯像元与混合度最大的像元之间的光谱角距离定义为形态学离心率指数（morphological eccentricity index，MEI）来定量化地表示像元的纯净度。然而作为参考标准的混合度最大的像元在不同的结构元素内也是不同的，尤其是当结构元素内的纯净像元占大多数时，像元的均值光谱将更接近纯像元，此时像元的MEI越高，纯度反而越低。针对这一问题，本文提出一种像元纯度指数（pure pixel index，PPI）算法与AMEE算法相结合的端元提取算法PPI-AMEE。在结构元素内，利用PPI指数代替AMEE算法中的MEI指数来寻找最纯像元。变换结构元素时，只有最纯净的像元始终能够投影到随机生成的直线的两端，其PPI值会不断累计增大，而其他像元的PPI值则无法持续增大。累计记录每个像元的PPI值，直至满足迭代终止条件，最终形成一幅PPI图像，端元将在PPI值较大的像元中选取。PPI-AMEE算法只在相对较小的结构元素内运行PPI算法，然后再结合数学形态学中的膨胀操作对整幅图像进行处理，其同时兼顾了图像的光谱信息和空间信息。最后，采用模拟数据及美国内华达州Cuprite地区的机载可见光/红外成像光谱仪（airborne visible infrared imaging spectrometer，AVIRIS）高光谱数据对提出的PPI-AMEE算法进行试验验证。试验结果表明，PPI-AMEE算法的端元提取精度总体上优于AMEE算法和PPI算法。     

高光谱端元自动提取的迭代分解方法

混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法,应用这种方法的一个主要问题是难以有效、自动地确定影像的端元光谱。利用非监督的方法快速自动提取高光谱遥感图像的端元光谱是解决这个问题的主要技术手段。根据迭代误差分析思路,通过对线性混合像元模型分解的误差传播分析后,得到了端元选择的约束条件。结合端元存在的空间信息,自动提取出端元光谱并进行了混合像元分解。利用不同地区、不同传感器的高光谱数据实例测试了该文的方法,分析和讨论了选择迭代初始值与参数阈值的敏感性问题。研究结果表明此方法可以自动提取端元光谱,并且精度较高。     

光谱解混误差分析下的端元数目估计算法

确定端元数目是混合像元分解中端元提取的前提.目前端元数目主要还是通过判读人员根据经验或者估计最优子空间的方法来确定,这些方法都没有从提高混合像元分解精度的角度出发进行端元数目估计.在分析漏选、多选端元时光谱解混误差的基础上,提出了一种基于光谱解混误差的端元数目估计算法,该算法在估计端元数目的同时可以实现端元提取.实验结果表明,该方法在低信噪比情况下仍能正确地估计端元数目,并且可以正确地提取端元.     

最小二乘混合像元分解的端元丰度信息提取研究

针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。     

一种顾及上下文的高光谱遥感图像端元提取方法

端元提取技术是混合像元分解中重要的步骤之一,传统的端元提取方法仅考虑了像元的光谱信息。本文将数学形态学算子扩展到高光谱空间,并应用到端元提取技术中,可以顾及像元的上下文信息。利用AVIRIS高光谱仿真数据对算法进行了实验验证,结果表明本文算法具有较强的抗噪能力和较高的可靠性。在此基础上,结合徐州地区的EO-1 Hyperion高光谱遥感图像,使用本文算法进行了端元提取应用研究,将实验结果与纯净像元指数、顶点成分分析方法做了对比分析和精度评价,证明本文算法是一种可靠的高光谱遥感图像端元提取技术。     

基于TASI发射率数据的层状硅酸盐蚀变矿物提取识别

层状硅酸盐矿物光谱曲线特征具有较大相似性,在以往可见光-近红外遥感中的区分提取难度较大。本文采用的加拿大先进的热红外航空成像光谱仪(Thermal Airborne Hyperspectral Imager,简称TASI),可获取具有高分辨率的热红外高光谱数据。基于TASI数据并利用热红外波段的发射率光谱可探测出矿物Si-O键振动特征的优势,可做到矿物亚类的区分识别和矿物丰度信息的提取,使硅酸盐矿物亚类中的层状硅酸盐矿物区分提取的精确性得以提高。本文对甘肃北山柳园工作区进行了基于发射率光谱特征的层状硅酸盐蚀变矿物提取实验。通过分析从图像获取的端元光谱曲线特征,并与ASU光谱库标准光谱曲线进行对比,确定目标端元,成功区分出了绿泥石、高岭石等层状硅酸盐矿物,经野外实地验证后,确认所提取信息精确性较高。     

道路特征提取研究进展

道路信息不仅是一种重要的基础地理信息,而且可以作为提取其他地物目标的线索和参考系,从影像中提取道路是一个研究热点,具有很强的现实意义。首先阐述了道路提取的基本思想以及与道路提取有关的背景知识,然后介绍了国内外比较成熟的理论与技术,最后总结并展望了道路提取的发展趋势。     

通过预测和共线性检验快速提取直线特征

利用直线和直线条带可以方便地描述道路。在道路影像中，直线往往包含有缝隙，直线条带则会包含孔洞以及附着有不规则块。已有的方法在提取这类不甚理想的基元时都有一些缺陷。针对此情况，本文提出一种新的直线提取思路： 首先，提取边缘并细化； 然后，依据结构特点得出直线基本段； 最后，反复利用已获取的部分预测并检测出后续点。同样的思路也可用于直线条带的提取。实验结果证明，该算法具有优良的性能。     

利用高分辨率遥感影像提取建筑物方法研究

随着航空航天技术的发展,人们获取的遥感影像数据的空间分辨率不断提高,同时获取难度大幅降低。在遥感数据日益普及的今天,利用影像处理与分析技术对高空间分辨率遥感影像中的感兴趣目标进行自动提取已经成为目前遥感领域研究的热点之一。建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市发展的重要标志。目前,通过对高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取已经成为建筑物信息获取的重要手段,而建筑物信息可用于进一步研究城市的扩张与发展、城市土地利用现状与变化、城市规划、城市热岛效应、人口估计与预测、灾害监测预警与评估等。     

基于Freeman编码的遥感影像直角型房屋半自动提取方法研究

通过分析遥感影像中直角型房屋特点,本文提出一种新的房屋提取方法:利用Freeman编码推导出常见直角型房屋代码,使得每一种形状房屋都具有惟一编号,且编号不随房屋大小、方位及位置改变而改变,利用Hough变换提取房屋角点并剔除伪角点,最后利用模式匹配方法获得各个角点之间的连接关系。实验结果表明该方法具有较强的抗噪性,能有效提取影像中直角型房屋。     

Reducing hillslope size in digital elevation models at various scales and the effects on slope gradient estimation

Several models simulate watershed areas by delineating hillslopes. Hillslope size depends on the length of stream tributaries, which are affected by the drainage area threshold (DAT). There is no universal approach to identify the appropriate DAT. Therefore, a method to derive the DAT and a series of steps to delineate a watershed into smaller sizes were proposed in this study, and the impact of hillslope size on slope gradient estimation was investigated. The DAT obtained in this study was smaller than that obtained using other methods, resulting in a shorter length of the tributaries. Dividing these tributaries into equal short segments and using them to delineate the study area reduced the size of the hillslope. The results revealed that the shorter the length of the tributaries, the smaller the hillslope size. The accuracy of gradient estimation increased when the size of the hillslope was reduced.     

运用文本处理框架抽取中文事件

针对目前网页文档中文事件抽取的关键问题,该文提出利用开源的通用文本处理框架进行中文事件抽取的方法。设计了文本处理框架中文事件处理流程,开发文本处理框架插件,解决中文分词与词性标注、领域词典、中文抽取规则设计等关键技术,实现了中文事件的类型识别和元素抽取。并以4类政治事件为例,进行中文事件抽取实验。实验结果表明,基于文本处理框架的中文事件抽取具有良好的通用性及较好的抽取效果。     

结合模糊分割和遗传算法的航空影像车辆提取方法

利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路-车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。     

基于边缘检测的编组法直线提取

对直线相位编组法进行改进，提出了一种在边缘检测基础上进行相位编组提取直线的方法。该方法充分利用了图像的梯度和幅值信息，能够比较准确地提出物体的边缘直线，克服了相位编组法中边缘灰度幅值信息利用不够、容易生成多边缘、不利于突出物体主边缘直线的缺点。在大比例尺域市房屋的提取中能发挥比较好的辅助作用。     

多源影像融合在目标识别与提取中的应用

讨论了多源影像融合技术在改善目标识别与提取效果中的一些应用，给出了部分试验结果，说明了多源数据融台技术是未来目标自动识别系统的重要组成部份。     

植被指数在“北京一号”数据耕地提取中的应用研究

本文旨在研究探讨适合我国最新发射的高性能对地观测"北京一号"小卫星影像中耕地提取方法。通过分析"北京一号"小卫星数据的波段特征,以山东曲阜多光谱图像为试验数据,计算典型的6种植被指数,在Erdas中建立模型,进行了耕地提取试验,并以灰度图像融合数据人工判读的结果作为参考数据,进行了精度评定。将适合"北京一号"小卫星数据的最佳植被指数提取模型应用于整个山东省的耕地提取中,得到修正植被指数提取模型,从而在"北京一号"小卫星数据耕地提取应用领域做了有效尝试。