基于DMN的高光谱图像分割方法研究

简述高光谱遥感光谱特征体系(包括光谱曲线特征、光谱变换特征和光谱度量特征3个层面)。研究马尔科夫网的概念和方法,生成基于光谱角(SA)特征度量的DMN,并以DMN为证据对高光谱图像进行分割;研究和实验表明基于SA信息的马尔科夫网可以很好地综合高光谱数据空间特征与光谱特征间的关系,为进一步数据处理提供优化控制(其实质是概率神经网络)。最后提出未来应用和研究方向。     

折射/谐衍射红外双波段成像光谱仪系统研究

为了获取足够的目标信息,充分利用中波红外和长波红外的光谱信息,建立了谐衍射中、长波红外超光谱成像系统.利用谐衍射元件独特的色散特性,将谐衍射透镜应用于中、长波红外超光谱成像系统中,使系统在中波红外3.7—4.8 μm和长波红外8—12 μm的2个红外大气窗口内获取数百个光谱图像.设计结果表明,中波红外波段,在18对线/mm处光学系统的调制传递函数(MTF)大于0.55;长波红外波段,在13对线/mm处光学系统的MTF大于0.5;光学系统的衍射环绕能,在中波红外波段30 μm半径范围内大于85%,在长波红外     

基于主成分分析和决策级融合的高光谱图像分类方法研究

为了评价主成分分析方法和决策级数据融合方法对高光谱图像地物分类结果的影响,作者利用各分类器和主成分分量的优势,提出了两组地物分类结果的决策级融合策略,利用8种常用监督分类方法对高光谱原始图像和PCA变换后不同分量组合图分类得到的结果进行决策级融合,并应用覆盖黄河入海口新老河道交界处的CHRIS/PROBA高光谱图像开展实验研究。结果表明:直接采用每类地物分类精度最高的、空穴和缝隙采用总体分类精度最高的融合策略,在综合考虑生产者精度和用户精度的情形下,仅使用最大似然法、支持向量机和人工神经网络3种分类方法,按照分类精度从高到低的顺序进行的融合分类效果最好,总体分类精度为87.82%。与8种监督分类方法中效果最好的最大似然法相比,精度提高了2.7个百分点,同时明显减少了错分现象,尤其是对于分布面积较小的翅碱蓬和柽柳,滩涂被误分为翅碱蓬、芦苇被误分为柽柳的现象大大降低。     

利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别

高光谱影像具有丰富的光谱和空间结构信息,传统的基于光谱特征的分割方法易使分割区域过于细碎,从而降低了居民地信息提取的精度。尝试将纹理信息引入到特征空间,以提高信息识别、提取的精度。纹理信息采用多尺度3D-Gabor滤波器对经过特征选择后的高光谱影像进行滤波,进一步计算纹理能量和纹理特征,然后利用多特征聚类实现图像的初步分割,最终通过形态学方法获取影像中的居民地信息。实验表明,基于3D-Gabor滤波的方法能有效地识别、提取高光谱影像中的居民地信息。     

基于光谱多尺度分割特征的高光谱混合像元分解

提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。     

Bathymetry and bottom albedo retrieval using Hyperion: a case study of Thitu Island and reef

The Spratly （Nansha） Islands in the South China Sea have considerable economic and important militarily strategic status. Ocean color remote sensing is an effective mean of surveying and research and especially it is useful for areas that are difficult to access, such as Thitu Island and its reef in the Spratly Islands. The Hyper-spectral Optimization Process Exemplar （HOPE） model, developed by Lee et al. （1999） is a rapid and robust bathymetry method that uses hyper-spectral remote sensing. In this study, using Hyperion hyper-spectral sensor data and HOPE, we derive bathymetry and bottom albedo measurements around Thitu Island and its reef. We compare the distribution of bottom depths from C-MAP with that derived from the Hyperion data. The retrieved bathymetry results correlate well with the distribution obtained from the bathymetry contour from 2.0 to 20 m. The average difference between Hyperion and C-MAP for two selected transects was 17.1% （n=59, R=0.848, RMSE=2.342） and 10.9% （n=59, R2=0.834, RMSE=0.463）. The retrieved bottom albedo is homogeneous in the lagoon and significantly non-homogeneous around the lagoon. These results indicate that HOPE could be very useful for bathymetry studies for the islands of the South China Sea.     

高光谱气体背景场特征及震情跟踪应用前景

基于2004—2017年华北地区高光谱数据,计算CH4、CO、O3总量背景场,发现不同气体在时间尺度上受温度、湿度、高空辐射等影响有较明显的周期性特征,在空间尺度上CH4、CO总量平原高于山区,O3总体呈现随纬度升高而降低的特征;利用RST算法对华北地区5.0级以上地震进行震例总结发现,震前62.5%的地震震中附近出现气体高值异常,异常气体主要为CH4、CO,而O3异常不明显。研究结果表明,RST算法对高光谱气体CH4、CO进行异常提取可作为地震预报的辅助依据,服务于震情跟踪判定。     

张渤地震带高光谱气体地球化学特征

利用卫星高光谱数据分析了张家口—渤海(张渤)地震带CO和CH4总量的时、空变化特征及其影响因素。时间上,该地区CO总量存在明显的周期性季节变化,但是CH4总量的周期性季节变化不明显。空间上,研究区南部CO和CH4总量高于北部地区;由西向东气体总量增大,在平原和山区交界的地方变化明显。CO和CH4总量背景趋势时间上受气候和气象变化影响,空间上主要受控于区域地形地貌、地质背景、构造和地震活动及地壳厚度等。研究结果不仅为研究区地震地球化学测量提供了新的科学资料,而且对地震异常判识、断裂带分段活动性研究具有重要意义。     

基于多光谱影像和DEM的泥石流堆积扇识别研究——以白龙江流域武都段为例

选取中国泥石流多发区白龙江流域武都段作为研究区,在对该区域泥石流堆积扇的形态特征和堆积范围进行实地调绘的基础上,利用高分辨率影像(SPOT)进行目视解译,获得研究区部分泥石流堆积扇和非泥石流堆积区的分布范围,将其作为已知样本区。利用该区域多光谱遥感影像(ASTER)和数字高程模型(DEM),提取包含波段比和主分量的几十种特征指标。通过运用方差分析和聚类分析等方法对各指标进行分析计算,选取对区别泥石流堆积扇最具显著意义的指标进行输入,进而采用基于像元的分类方法识别泥石流堆积扇。得到如下结论:SPOT与ASTER融合影像的波段比、主分量指标可以有效地突出土壤岩石中的矿物成分,对泥石流堆积扇的识别具有显著意义;利用筛选出的遥感指标和地形指标作为输入,进行监督分类识别泥石流堆积扇,能够有效地将遥感指标和地形指标相结合,提取的堆积扇覆盖范围与实际情况较为接近。     

Hyper-spectral data based investigations for snow wetness mapping

Spatial information on snow wetness content (SWC) is important for hydrology, climatology applications. Limited work is available on estimation of SWC using optical sensors. In present work, spectral signature characteristics of snow (~145 samples) acquired in winters of three years, using field spectral-radiometer (350–2500 nm) were correlated with synchronized SWC measurements. Correlation is found stronger in Near-Infra-Red (NIR) and Short-Wave-Infrared (SWIR) regions than Visible (VIS). Spectral peak width at 905 and 1240 nm is found negatively correlated with SWC, while positively correlated at 1025 nm. Asymmetry tends towards right as SWC increases and has stable positive correlations as compared to other characteristics. Sensitivity of widely used snow-related indices to SWC is also analyzed. Based on analysis, new ratio method at selected wavelengths is proposed to discriminate dry and wet snow zones using air/ground borne sensors. Proposed methodology is evaluated on air-borne hyper-spectral (AVIRIS-NG) data and 88% overall accuracy with kappa coefficient 77.6 observed after validation with reference observations.