高光谱图像模糊识别分类及其精度评价

高光谱遥感是在特定光谱域以高光谱分辨率同时获取连续波长的地物光谱图像,并能提供更多的精细光谱信息,有利于选择各种单一地物光谱差异明显的波段,使得高光谱遥感应用于更广的地物识别中。文中采用模糊识别的绝对值指数法对高光谱图像进行识别分类,并对分类结果进行像元级的评价。     

基于光谱吸收特征分析的彩绘文物颜料识别研究

高光谱成像技术作为一种无损高效的检测方法,对于彩绘文物颜料的鉴别具有重要意义。由于全波段参与光谱相似度计算会造成数据的冗余,没有充分利用光谱的细微特征。为此,本文首先对文物颜料光谱吸收特征进行参量化分析,并通过改进的光谱吸收特征拟合算法与标准光谱进行匹配识别,从而得到识别结果。实验以获取的一幅波长为400~1000nm的古代壁画高光谱影像为例,通过光谱吸收特征分析识别出壁画的颜料主要成分有朱砂、赭粉、石绿和石青,4种颜料的光谱吸收特征拟合度分别是:0.95、0.77、0.92、0.81。实验结果表明:对光谱吸收特征分析可以帮助识别彩绘文物的颜料信息,该方法可为以后文物修复提供参考。     

赤潮信息系统综合分析应用

对赤潮遥感信息及同步采集的赤潮优势种类的光谱数据与同步采集的生物、化学、水文、气象等相关观测数据作了分析,在VisualFoxpro集成系统环境下,研究了地物光谱数据处理算法,以及利用地物光谱数据提取赤潮优势种类等生物信息的方法,并阐述了赤潮生物优势种类识别和赤潮生物特征量分析的应用及赤潮生物的监测。     

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。     

利用高光谱数据进行植被生化成分反演方法研究

高光谱数据包含着丰富光谱信息,能够定量地分析物质成分^[1]。由高光谱数据,可以运用多元逐步线性回归方法反演植被生化组分含量,从而达到监测植被生长状况的目的^[2]。本文具体介绍了多元逐步线性回归方法,及其在氮、木质素和纤维素含量估算中的应用。     

面向对象的航空高光谱图像混合分类方法

传统的高光谱分类通常仅考虑单一像元的光谱或纹理特征,分类后容易出现地物破碎的现象。鉴于此,本文提出了一种面向对象的混合分类方法,将面向对象的分割结果与传统的像元级分类结果进行有机融合,充分利用对象的光谱特征和空间结构特征。在此基础上,引入了2种具体的混合分类方法,即多尺度分割的SVM分类和多波段分水岭分割的SVM分类。前者将地物光谱的可变性进行弱化处理,转化为多尺度均质对象单元进行分类;后者融入了地物的空间信息和形态学特征,对分割得到的同质区域进行分类。将这2种分类方法应用于航空高光谱数据,实验结果表明：面向对象的混合分类方法的总体精度分别为92.63%和96.13%,与传统的像元级分类法相比,分别提高了10.14%和13.64%,有效地解决了分类后地物的破碎现象。     

基于改进线性光谱分离模型的植被覆盖度反演

线性光谱分离技术可以有效地提取像元水平上植被或其他端元(影像中的地物)的相对百分比,但是目前该技术在多光谱宽波段影像数据应用中,由于波段数量、波段宽度等的限制,估算精度离定量研究的水平仍有一定差距。鉴于此,本文提出了一种改进的线性光谱分离方法,该方法在对影像进行土地覆盖分类基础上进行分离,一方面同类土地覆盖类型内同种地物的光谱变异相对较小,更有利于端元选取;另一方面,分影像的地物种类数量明显少于整幅影像,更容易满足模型的适用条件,从而突破了波段数量限制,同时使地物光谱分离更具针对性,经过验证,该方法较传统分离方法相比植被覆盖度的反演精度可提高6.4%,用该方法实现了研究区的植被覆盖度的定量反演并对研究区植被覆盖度的空间结构进行了分析。     

高(多)光谱数据的背景-异常子空间模型研究

本文引用独立成分分析与盲信号分离的理论,从遥感高(多)光谱数据的基本统计特征出发,对其概率密度分布作出了分类与解释,并同图像数据的背景与异常建立了联系。在此基础上,对高(多)光谱数据点阵分布的空间几何结构进行了深入的研究分析,推断出遥感高(多)光谱数据集合的高维空间属于低维几何结构-"超平面"形态,而包含蚀变信息在内的异常点群通常会游离在"超平面"之外。然后,对主成分分析(PCA)的信号-噪声模型加以引申,提出了遥感图像多元数据集合高维空间的背景-异常信号子空间可划分的概念,并给出了子空间划分的阈值估计方法。同时,探讨了遥感图像的端元数目、多波段数据集合的本征维数、主要背景地物数目三者之间的关系;通过西藏驱龙地区两种类型遥感数据的实例分析,说明了本文所讨论的光谱数据空间的低维结构以及背景-异常子空间模型在遥感高(多)光谱数据分析应用中的正确性与实用性。研究结果表明:尽管不同自然景观区的遥感图像的光谱变化复杂,而它们的光谱数据空间属于低维几何结构,以及背景-异常(含噪声)子空间的可分性是其具有共性的本质特征。在统计意义上蚀变异常在遥感高(多)光谱数据集合中是可识别的。     

潮滩表层沉积物含水量的高光谱预测模型与反演分析

潮滩土壤含水量具有变化频率快、空间变化大的特征,是影响潮滩地表反射率的重要因素。潮滩土壤含水量的精确提取,可为潮滩特征地物信息遥感反演提供基础。本文利用江苏大丰王港潮滩4种典型沉积物、449组不同含水量对应的实测光谱曲线数据进行特征分析,构建高光谱预测模型,实现了潮滩沉积物含水量的遥感反演。研究结果表明:(1)在短波红外波段,沉积物含水量与反射率之间存在良好的分段线性相关关系,分段点对应的含水量分别为42%和62%;(2)1165nm、1336nm、1568nm和1780nm特征波段反射率,对含水量变化具有良好响应,由特征波段组合计算得到的差值水指数DWI、比值水指数RWI和归一化水指数NDWI与含水量呈显著线性相关,可有效改善单波段反射率与含水量之间的分段线性关系;(3)3个水指数中,DWI反演的含水量精度优于RWI和NDWI,且对不同含水量大小均有良好适应性,而RWI和NDWI更适合含水量变化范围中等的情况;(4)对于粉砂、砂质粉砂、粉砂质砂和砂4种沉积物类型,DWI1336,1780验证组模拟含水量与实测含水量的相关系数,分别为0.891、0.915、0.920和0.905,均方根误差分别为9.87%、3.56%、4.24%和2.98%,表明由DWI构建的高光谱遥感反演模型,可有效实现潮滩表层含水量的时空变化预测。     

一种考虑雪粒径变化的积雪面积反演算法

光谱混合分析能够提取亚像元信息,被广泛地应用于遥感影像目标探测之中。本文针对MODIS积雪遥感影像,基于光谱混合分析框架,利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小的雪反射率光谱库,提出了一种考虑端元变化及二次辐射的雪盖面积反演算法。此算法首先利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小积雪的反射率光谱库,然后使用序贯最大角凸锥方法获取植被、土壤与岩石、阴影的光谱库。在建立各种地物反射率光谱库之后,利用均方根误差最小的方法获取最优端元组合。在此基础上,考虑端元独立辐射以及积雪与其它地物的二次辐射过程,利用稀疏光谱混合模型获取积雪面积与雪粒径大小。实验结果表明：此方法能够同时反演雪粒径与积雪面积,反演的雪粒径相比单波段的渐进辐射传输模型小,反演的积雪面积相比MOD10A1产品精度略微提高。     

高光谱遥感技术及其水利应用进展

面向新时期水利行业"补短板"和"强监管"的应用需求,遥感的前沿技术高光谱遥感凭借较高的光谱分辨率和图谱合一等优势,在水生态、水环境等水利行业的应用中发挥了重要作用,同时在水灾害、水资源等层面中也存在着一定的应用潜力.本文介绍了高光谱遥感的成像原理,回顾了成像光谱仪的发展,列举了目前国内外典型的高光谱载荷.重点介绍了高光...     

公路路面光谱特征分析与沥青路面老化遥感监测方法初探

随着道路交通的快速发展,道路养护工作正变得日益繁重,如何快速获取道路路面健康状况信息,为公路养护部门提供技术支撑,已成为交通部门的迫切需求。本文通过地面光谱测量手段获取了公路路面的光谱反射数据,基于对不同谱段光谱反射吸收特征的分析,探索了沥青路面老化过程中的光谱响应变化规律。在此基础上,通过比值、归一化等数学运算构建了能反映沥青路面健康状况的光谱指数模型,并基于北京南六环良乡地区2013年9月21日的Worldview-2高分辨率遥感数据,对所构建的沥青路面健康光谱指数模型进行了有效性验证与分析。通过比较不同指数反映沥青路面老化状况的差异,筛选出几个适合沥青道路健康状况检测的光谱指数,并以地面观测数据对检测结果的精度进行了验证。结果表明：利用遥感手段可快速实现大范围道路路面健康状况的监测与评价,拓展了遥感技术的应用领域,同时为公路养护部门提供了新的技术手段。     

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。     

高光谱影像的M-ICA地物识别算法与应用

高光谱遥感能以纳米量级宽度的窄波段及多达数百个的波段,对目标进行连续的光谱成像,但其海量数据及相邻波段高度相关造成的数据冗余却制约着它的应用.因此,对高光谱遥感影像分类须进行有效的处理、寻找最优特征,以增强地物的最大可分性.本文首先针对EO-4 Hyperion高光谱影像波段维数高,相关性强和数据量大等特点,利用独立成...     

Gaussian decomposition and component pigment spectral analysis of phytoplankton absorption spectra

The absorption spectrum of phytoplankton is an important bio-optical parameter for ocean color hyperspectral remote sensing;its magnitude and shape can be affected considerably by pigment composition and concentration.We conducted Gaussian decomposition to the absorption spectra of phytoplankton pigment and studied the spectral components of the phytoplankton,in which the package effect was investigated using pigment concentration data and phytoplankton absorption spectra.The decomposition results were compared with the corresponding concentrations of the five main pigment groups(chlorophylls a,b,and c,photo-synthetic carotenoids(PSC),and photo-protective carotenoids(PPC)).The results indicate that the majority of residual errors in the Gaussian decomposition are0.001 m~(-1),and R~2 of the power regression between characteristic bands and HPLC pigment concentrations(except for chlorophyll b)was0.65 or greater for surface water samples at autumn cruise.In addition,we determined a strong predictive capability for chlorophylls a,c,PPC,and PSC.We also tested the estimation of pigment concentrations from the empirical specific absorption coefficient of pigment composition.The empirical decomposition showed that the Ficek model was the closest to the original spectra with the smallest residual errors.The pigment decomposition results and HPLC measurements of pigment concentration are in a high consistency as the scatter plots are distributed largely near the 1:1 line in spite of prominent seasonal variations.The Wozniak model showed a better fit than the Ficek model for Chla,and the median relative error was small.The pigment component information estimated from the phytoplankton absorption spectra can help better remote sensing of hyperspectral ocean color that related to the changes in phytoplankton communities and varieties.     

分布式遥感模型库的构建及其运行机制

波谱特性是地物目标的基本特性之一,是定性、定量遥感的基础。我国新一代地物波谱库建设以目标地物结构、波谱、知识库、模型库的相互配套为特色,旨在解决以前地物波谱库建设和使用中存在的一些问题,使地物波谱库在空间信息产业化过程中发挥更大的作用。论述了遥感模型库在新一代波谱数据库中的地位和作用,并就遥感模型库的组成、网络环境下的体系结构与开发技术,以及波谱知识库和元数据支持下的遥感模型库运行机制进行了探讨。提出基于网络的三层分布式遥感模型库体系结构和基于组件的模型库构建方法。同时还根据遥感模型库建设的具体情况,讨论了遥感模型方法元数据,并提出基于元数据的遥感模型库管理和运行机制。上述设计思想保证了遥感模型库具有动态的扩充机制和较强的代码可重用性,使模型库能够得到及时更新和扩充,从而保持库的先进性与实用性。     

作物胁迫无人机遥感监测研究评述

作物胁迫是全球农业发展的一个重要制约因素,实现快速、大范围、实时的作物胁迫监测对于农业生产具有重要意义。传统的作物胁迫监测方式,如田间调查、理化检测和卫星遥感监测总是受到各种田间条件或大气条件的制约。随着无人机和各种轻量化传感器的快速发展,其凭借高频、迅捷等优势为各种作物胁迫监测提供了一套全新的解决方案。本文在介绍了目前主流的多种无人机和传感器的基础上,首先对目前无人机遥感用于作物监测的主要胁迫类型进行了梳理,然后重点阐述了基于光谱成像和热红外传感器进行作物胁迫无人机遥感监测的应用和技术方法,最后提出了作物胁迫无人机遥感监测尚需解决的关键问题,并展望了未来无人机遥感用于作物胁迫监测的前景。     

基于加权指数函数模型的高光谱图像分类方法

高光谱图像的众多波段为地物分类提供了充分的特征信息,同时也为如何有效利用这些特性带来难题。为了充分利用高光谱图像的光谱信息实现地物目标的精确分类,根据其像素光谱曲线所呈现出的多峰特性,提出一种基于加权指数函数模型（Weighted Exponential Function, WEF））的高光谱图像分类方法。首先,采用WEF建立像素光谱曲线的理想模型,其中WEF模型由多个具有不同权重的指数函数相加而成。由于该模型中参数较多,导致参数求解较为困难。因此,为简单起见固定所有像素WEF模型中的峰值位置,并将由所有峰值位置构建矢量集。然后,根据最小二乘原理求解WEF模型的参数,以拟合光谱曲线。利用求得的参数集代替光谱测度矢量作为像素特征。最后,采用模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）算法实现图像分类。为了验证提出方法的可行性和有效性,分别以提出的分类方法、基于主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的分类方法、基于最小噪声分离（Minimum Noise Fraction, MNF）的分类方法和以光谱测度矢量为分类特征的FCM方法对Salinas和PaviaU图像进行分类实验,并据此对实验结果进行定性和定量评价。在Salinas图像中提出的分类方法比其它方法的分类精度从51%提高到了60%,在PaviaU图像中分类精度从43%提高到了51%。此外,提出的分类方法在降低了高光谱图像数据量的同时,保留了高光谱图像丰富的光谱信息。     

“光谱地壳”计划——探索新一代矿产勘查技术

 本文首先对我国能源和矿产资源日益增长的需求现状,分析了目前地质找矿所面临的诸多难题,及国内外探索新一代矿物勘查技术的研究现状,然后,系统地介绍了"光谱地壳"的基本概念、研究内容和建设意义。文中指出,"光谱地壳"计划的提出,旨在针对地表和地壳表层,实现高光谱技术对地球表面的地质填图和矿物蚀变信息的遥感探测,以及对岩芯的光谱探测,建立地壳高光谱数据库集,满足以高光谱探测技术对地壳表层一定范围内矿物的识别和探矿需求。 "光谱地壳"计划瞄准国家战略需求,强化技术创新与应用模式创新,提高星载、机载高光谱遥感矿产资源探测能力,建立地面光谱测量平台及地下岩芯光谱扫描、编录、分析平台,发展由天基、空基、地基,地下岩芯探测构成的一体化"光谱地壳"遥感立体探测体系。"光谱地壳"计划是我国高光谱遥感技术发展的顶层设计,拟将解决遥感直接找矿和深部找矿的勘查难题,以带动我国整体勘查技术水平的提高和发展。