高光谱遥感影像管理系统的设计与实现

由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析,表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率。系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好。     

基于光谱相关性的SVM高光谱遥感影像分类

根据高光谱遥感影像数据特点,首先利用光谱相关性进行特征选择,然后引进SVM进行高光谱遥感影像分析解译,最后利用AVIRIS影像进行试验,结果显示分类精度和时间比常规方法都有很大改善。     

高光谱遥感影像优化分类波段选择

利用粗糙集关于属性依赖性公式,本文给出一种定义遥感影像波段间相似度的方法,通过模糊聚类,得到对高光谱遥感影像原始波段集合的模糊等价划分,在每个模糊等价波段组中,选择一个代表性波段完成对原始波段集合的初步降维,基于遗传算法并结合粗糙集理论,在降维中的波段集合中进一步进行的分类波段组合的优化选择,实验结果表明,本文给出的高光谱遥感影像优化分类波段组合选择方法是非常有效的。     

高光谱遥感影像的广义判别分析特征提取

高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息,在地物分类识别方面具有明显的优势。针对复杂高光谱影像分类问题,应用了一种广义判别分析特征提取技术。将输入样本通过非线性函数映射到特征空间,在特征空间中应用线性判别特征提取方法;算法求解过程中涉及到在特征空间的内积用核函数代替,简化计算的同时也使得算法与非线性函数的具体形式无关。通过影像分类试验表明,该方法较常用特征提取方法更有利于分类精度的提高。     

高光谱遥感影像的广义判别分析特征提取

高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息,在地物分类识别方面具有明显的优势.针对复杂高光谱影像分类问题,应用了一种广义判别分析特征提取技术.将输入样本通过非线性函数映射到特征空间,在特征空间中应用线性判别特征提取方法;算法求解过程中涉及到在特征空间的内积用核函数代替,简化计算的同时也使得算法与非线性函数的具体形式无关.通过影像分类试验表明,该方法较常用特征提取方法更有利于分类精度的提高.     

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。     

高光谱遥感影像矿物自动识别与应用

在对矿物光谱特征理解与归纳的基础之上，对矿物光谱特征进行知识化表达，利用数理逻辑和一定的判别规则实现对高光谱遥感影像矿物的自动识别与批量化信息提取。在ENVI平台上，利用IDL语言开发了高光谱遥感影像矿物分层自动识别模（Mineral Auto-identification Module Basedon Spectral Identification Tree：MAIM-SIT）。该模块已经在新疆东天山哈密地区利用HyMap数据、西藏驱龙地区利用Hyperion数据以及美国Cuprite地区利用AVIRIS数据成功地进行了矿物识别，可识别的矿物或矿物组合可达10种以上，基本实现了高光谱矿物信息提取的智能化与批处理能力。     

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.     

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。     

高光谱遥感影像异常目标检测研究进展

随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。     

遥感图像信息系统数据模型设计

通过分析遥感图像信息系统需要存储和管理的各种数据,建立了各种数据之间的拓扑结构图,设计了基于遥感影像的发散式的影像数据库,建立了遥感图像信息系统数据模型.实验表明,该数据模型能够合理地存储和管理多种遥感影像及相关数据.     

基于核Fisher判别分析的高光谱遥感影像分类

高光谱遥感技术,将反映目标辐射特性的光谱信息与反映目标空间位置关系的图像信息有机地结合在一起.高光谱影像具有丰富的光谱信息,较全色、多光谱影像能够更好的进行地面目标的分类识别.在介绍核Fisher判别分析算法的基础上,选用径向基核函数,使用一对一或一对余构造多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳定的多类核Fisher判别分析分类器.通过OMIS和AVIRIS影像的分类实验,表明了核Fisher判别分析与支持向量机的分类精度相当,但是所需的训练时间较短.     

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。     

采用小波和分形维的高光谱遥感影像特征提取

由于omis影像128个波段间具有较强的相关性,可对高光谱响应曲线采用小波分解,用噪声较小波段的部分高频信息代替噪声较大波段的相应高频信息对其进行小波降噪。再对降噪后的影像采用db4函数进行7级小波分解,对各级小波系数取一范数后,用最小二乘法对各级分解对应的范数在半对数坐标系下线性拟合,根据直线斜率求取各像元分维值,最后实现分类。通过实验,证明了此方法的有效性。     

基于S3VM模型的高光谱遥感影像分类

针对传统的高光谱遥感影像分类受限于训练样本的个数,难以取得较好分类结果的不足,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机（S³VM）模型的高光谱遥感影像分类方法。该算法在半监督支持向量机的体系上加入未标记样本来辅助构建核矩阵,从而获得更优异的分类器,在小样本的基础上提高分类精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。     

面向应用的海量高光谱影像处理与分析系统集成与实践

论述了基于VC 6.0平台开发的高光谱遥感影像处理与分析系统H IPAS V1.0TM系统关键技术与总体架构,详细讨论了面向海量高光谱影像数据框架设计和针对行业应用的系统集成思路。给出了基于航空平台的高光谱图像处理与分析系统的处理流程和业务模式。解决了海量遥感影像的处理、分析以及地表参量反演等关键问题,并针对具体行业应用(如水环境监测,植被生长监测,岩石矿物填图)提供基础支撑平台。并给出了H IPAS V1.0TM系统典型的应用实例。     

聚类特征和SVM组合的高光谱影像半监督协同分类

本文提出了一种聚类特征和SVM组合的高光谱影像半监督协同分类方法。利用构建的协同分类框架能够将KSFCM聚类算法与半监督SVM分类器相结合,同时利用聚类和分类优势,提高分类器的分类准确率。其中,通过聚类损耗函数、分类一致函数、分类差异性、样本差异性四个指数用以构建协同分类框架,以充分利用少量类标签样本信息,避免高光谱类标签样本获取困难问题,在一定程度上解决SVM支持向量随着训练样本增加而线性增加的问题,从而寻求最佳分类结果。实验结果表明,本文所提方法得到的分类精度优于直接利用SVM进行半监督分类。     

基于水稻高光谱遥感数据的PLS波长选择研究

对武汉地区不同生长状况下的水稻冠层进行了遥感监测,采用偏最小二乘(PLS)分析方法分别对水稻叶面氮含量、叶绿素含量进行了波长选择研究,并通过构建8种波长组合进行PLS水稻叶面氮含量反演分析和比较,选择出最合适的反演波长。多种波长(波段)组合进行叶面氮含量反演的验证表明,采用552 nm、675 nm7、52 nm7、76 nm的4波长组合是最适合叶面氮含量反演的波长选择结果,同时,采用光谱能量空间变换的形式能较好地改善波长选择的反演效果。     

属类概率距离构图的半监督高光谱图像分类

提出一种利用属类概率距离构图的半监督学习算法,并应用于高光谱图像分类。首先,该算法利用基于分类的稀疏表达方法来预估未标记样本的属类概率向量,然后,利用这个概率向量对描述数据相似性的距离函数进行改造,改造后的距离函数能有效扩大异类样本点之间的距离,在新的距离函数的度量下,每个样本点的邻域中可包含更多同类的样本点。最后,将该距离函数应用于半监督学习线性邻域传播算法和标签传播算法中。在Hyperion 和AVIRIS高光谱遥感图像上的实验结果表明：相比于传统的基于图的半监督学习算法,该算法能有效提高高光谱遥感图像分类精度。