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。     

林业数据挖掘与可视化的应用分析

面对海量的林业空间与非空间数据,提取隐含的信息是"数字林业"急需解决的关键问题之一。数据挖掘和可视化是处理和分析海量空间数据的有力工具,利用它们可以有效地剖析隐藏在数据背后的信息与知识,为我林业规划与决策提供服务。本文将空间数据挖掘和可视化技术整合为一个有机的整体,集成两者的优势,阐述了可视化技术在空间数据挖掘研究中的意义。并讨论了空间数据可视化表达模式和可视化与空间数据挖掘的整合。针对林业资源数据的特点,提出在可视化表达空间数据的基础上对林业数据的多维信息进行综合分析。最后,开发了原型系统,初步实现了林业数据可视化挖掘。     

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。重点介绍了高光谱遥感在水利行业的应用进展,包括水华及水生植物监测、水华和水草精确区分、叶绿素浓度反演、悬浮物浓度和泥沙含量定量估算等具体工作。指出高光谱遥感在实时大范围洪涝灾害应急监测、陆表水文参数定量反演等工作存在一定的发展潜力。最后对高光谱遥感在水利行业的应用存在的瓶颈问题进行总结分析并提出展望：多平台高光谱水利要素立体监测与集成技术研发;水利典型地物要素标准波谱数据库构建;水利高光谱遥感信息智能挖掘的理论方法研究。为拓宽高光谱遥感在水利应用中的研究提供参考。     

“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。     

基于GF-1和Hyperion影像的新增建设用地占用地类信息提取

新增建设用地及其占用地类是年度土地利用动态遥感监测的重点关注信息,综合利用多源数据是提高占地信息提取精度的主要手段之一。现有研究基于光学与高光谱特征波段的像素级融合影像开展分析,不可避免地导致了高光谱影像光谱信息的损失。为了尽量避免信息损失,提出一种光学和高光谱影像独立分析、结果集成的新增建设用地占用地类信息提取方法。该方法首先结合土地利用动态遥感监测所定义的3种主要新增建设用地形态,利用前后两个时相GF-1光学影像的光谱和纹理特征提取新增建设用地,其次利用前时相Hyperion高光谱影像的精细光谱成像能力进行详细土地利用分类,最后通过新增建设用地与土地利用分类图的叠置分析提取新增建设用地占用地类。在北京市丰台区典型区域开展的验证实验取得了86.71%的新增建设用地占用地类属性精度,表明本方法可为土地利用动态遥感监测提供较为准确的地类变化信息。     

典型矿物颜料混合像元几何单形体端元提取算法研究

利用高光谱像元解混方法识别彩绘文物表面复合颜料的类别已成为文物保护修复领域的研究热点,其中端元提取是关键的一个环节。首先选择中国绘画5种色系中具有代表性的矿物颜料,通过线性混合其反射光谱合成模拟高光谱图像;然后采用内部最大体积法、顶点成分分析、最小体积单形体分析、基于变分增广拉格朗日单形体识别以及最小体积约束的非负矩阵分解5种基于几何单形体的端元提取算法;最后在不同信噪比和是否有纯净像元的图像中提取混合颜料中的端元,并以光谱夹角距离和光谱信息散度作为评价指标,分别比较5种算法端元提取的精度。实验结果表明,基于变分增广拉格朗日单形体识别法和最小体积约束的非负矩阵分解法对混合颜料的端元提取效果较好,可为文物表面颜料解混提供参考。     

航空高光谱遥感金矿床定位模型及找矿应用——以甘肃北山柳园-方山口地区为例

高光谱遥感技术找矿应用是当前遥感地质领域研究的前缘和热点,国内外都在积极进行探索。本文利用核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室的航空高光谱遥感成像系统（CASI/SASI/TASI）,采用甘肃柳园-方山口地区获取的高空间分辨率的高光谱遥感数据,开展了航空高光谱遥感金矿床定位模型及找矿应用研究。提出了航空高光谱遥感金矿床定位模型的构建思路,强调将目标（蚀变矿物及其组合）与背景（控制要素和成矿环境）相结合,而不是以往只重视蚀变信息,而忽视蚀变所处的地质环境;开拓出“矿床尺度的矿物精细填图技术”,并建立了工作流程,解决了建模的技术关键,明显提高了航空高光谱遥感技术在矿床范围内的填图效果。在此基础上,选择柳园-方山口地区5个各具特色的金矿床,构建了不同于其他地质勘查技术建立的5个矿床定位模式,属航空高光谱遥感矿床定位模式,为该区的高光谱遥感模式找矿奠定了基础。经对5个定位模式共性的地质分析,探讨了金矿床的形成过程,对该区的金矿床形成机理,从高光谱研究角度提出了新看法。运用所建立的定位模型,结合确立的金矿评价准则,开展了模式找矿工作,结果在柳园-方山口地区前人不知的盲区发现了3处值得进行深部探索的成矿有利地段,取得了明显的找矿效果。实践表明,航空高光谱遥感金矿床定位模型研究具有重要的理论意义和找矿价值。     

钻孔岩心高光谱技术系统及其在矿产勘查中的应用

摘 要:钻孔岩心高光谱技术是高光谱遥感技术的延伸运用方向,它将高光谱遥感矿物填图技术应用于深部钻孔岩心蚀变信息的提取,为深部地质研究提供了新的思路与方法。在遥感技术系统的基础之上建立了钻孔岩心高光谱技术系统体系,并以Hyspex钻孔岩心高光谱采集系统为例,对我国南方某火山岩型铀矿勘查区钻孔岩心高光谱数据进行了处理和示范性应用.?岩心高光谱数据预处理包括辐射校正、反射率计算和光谱去噪3个步骤,之后的蚀变信息提取包括端元光谱识别和光谱匹配填图2个步骤。利用处理之后的岩心蚀变矿物全孔编录结果,进行了蚀变矿物空间分带规律分析和蚀变矿物组合划分,并对钻孔蚀变信息反映的深部流体环境进行了分析和反演,结合钻孔地质资料,发现该钻孔铀矿化富集部位处于蚀变矿物酸碱性发生突变的地球化学障部位这一特征。最后对钻孔岩心高光谱技术的特点及优势进行了总结,其能够为深部矿产资源勘查提供有效技术支撑,值得进一步推广应用。      

遥感数据与地球化学信息的关联分析——以金川铜镍矿区为例

本文以甘肃省金川铜镍矿探测区的Cu、Pb、Zn、Co、Ni、Cr等六种微量地球化学元素在高光谱上的表现为主要目标,一方面根据地球化学方法分析微量元素的异常,另一方面将高光谱遥感信息和地球化学信息融合,以挖掘综合找矿信息,并进一步寻找微量化学元素含量的变化对地物波谱和高光谱遥感波谱的相关影响。     

面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取

遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。     

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。     

面向高光谱影像小样本分类的全局-局部特征自适应融合方法

高光谱影像标记样本的获取通常是一项费时费力的工作,如何在小样本条件下提高影像的分类精度是高光谱影像分类领域面临的难题之一。现有的高光谱影像分类方法对影像的多尺度信息挖掘不够充分,导致在小样本条件下的分类精度较差。针对此问题,本文设计了一种面向高光谱影像小样本分类的全局特征与局部特征自适应融合方法。该方法基于动态图卷积网络和深度可分离卷积网络,分别从全局尺度和局部尺度挖掘影像的潜在信息,实现了标记样本的有效利用。进一步引入极化自注意力机制,在减少信息损失的同时提升网络的特征表达,并采用特征自适应融合机制对全局特征和局部特征进行自适应融合。为验证本文方法的有效性,在University of Pavia、Salinas、WHU-Hi-LongKou和WHU-Hi-HanChuan4组高光谱影像基准数据集上开展分类试验。试验结果表明,与传统分类器和先进的深度学习模型相比,本文方法兼顾执行效率和分类精度,在小样本条件下能够取得更为优异的分类表现。在4组数据集上的总体分类精度分别为99.01%、99.42%、99.18%和95.84%,平均分类精度分别为99.31%、99.65%、98.89%和...     

光谱与空间维双重稀疏表达的高光谱影像分类

高光谱遥感影像的稀疏分类是当前遥感信息处理的研究热点。本文提出一种光谱与空间双重稀疏表达的高光谱遥感影像分类方法（WSSRC）。首先利用小波字典对光谱维进行稀疏表示,将光谱维稀疏分类转化到小波域稀疏分类;其次,考虑空间邻域地物光谱的统一性和差异性,对邻域内像元分别进行稀疏编码,并对编码进行累加聚合;然后,利用聚合后的稀疏编码构造线性分类器对高光谱影像进行分类;最后,通过2幅标准的高光谱影像数据验证了本文所提出的方法。实验结果表明,该方法能有效地提高影像的分类精度。     

古遗址区形迹特征的影像融合信息识别分析——以陕西省五陵原遗址为例

本研究以陕西省汉五陵原为研究区域,基于高分辨率影像(DOM航片)、多光谱影像(ALOS多光谱影像)和Quickbird融合影像数据,对五陵原遗址区结构性线状特征信息进行了提取。结果表明:融合后使影像隐含的空间纹理得到明显增强。用Gram-Schmidt方法的DOM和ALOS多光谱+NDVI融合影像,清晰地反映了遗址区的结构性线状特征;而Canny算法的边缘检测,能很好地提取遗址区显性和大量隐性的线状特征,对古遗迹的解译具有重要指示意义。     

基于福州市交通违法数据的时空关联规则挖掘研究

在文明交通的时代背景下,公众对其文明出行、减少交通违法行为的关注度越来越高,研究交通违法行为规律既能减少城市交通违法行为的发生,也能从源头减少交通事故的发生。对福州市2018年交通违法数据按照福建省交通违法扣分相关标准进行分类,利用分类后的数据进行时空关联规则挖掘,得到数据中隐含的规律信息。通过FP-growth算法结合交通违法地址、时间、天气和违法种类进行时空多维数据关联规则挖掘。结果表明:福州市交通违法行为主要聚集在城区和福清市,且上午比下午和晚上更容易发生交通违法行为,受天气影响较小,大多数交通违法行为都是在多云天气下发生;关联规则挖掘在满足最小支持度和置信度下,共挖掘出福州市19处交通违法地址和11种交通违法行为。     

潍坊北部地区土壤盐分光谱特征分析

为提高海水入侵地区土壤盐分的监测效率,以潍坊北部地区作为研究区,利用高光谱测量技术野外实地测量,获得高光谱数据,并对该区域土壤盐分高光谱数据进行分析,获得土样盐分含量相关数据,与光谱数据结合分析。通过分析各类离子与全盐量之间的相关关系,分析潍北地区土壤盐分的离子构成与离子的相关来源。对高光谱原始测量数据进行包络线去除、变换,选取特征波段、一阶二阶微分变换等提高模型精度,建立高光谱数据与土壤盐分数据之间的逐步回归模型,并对模型进行精度检验,对比各类模型检验结果,分析各类离子对高光谱数据的响应效果。其中,光谱数据一阶微分变换后的逐步回归模型对土壤中K+Na+估算精度较高,R2=0.894且均方根误差最小,精度较高,可为该地区的高光谱土壤盐分监测提供有力的数据分析结果。     

基于高光谱影像分类线性回归的古画污渍虚拟恢复

污渍是古画中最常见病害之一,识别并虚拟修复古画污渍是对古画进行科学修复的关键。本文提出了一种基于高光谱影像分类线性回归的虚拟修复方法。首先,利用人工神经网络对受污渍影响较小的波段进行分类,获取油渍区域被遮挡的信息,然后通过建立分类线性回归方程,利用受油渍影响较小的波段去校正受油渍影响较大的真彩色显示波段,在尽量地保持了古画原有的色彩基础上,有效地提取了被油渍遮挡的隐含信息,并一定程度地恢复了画作原貌。     

基于无人机成像点云的禄丰恐龙谷南缘环状地貌空间特征探测实验分析

为了定量获取复杂地貌构造的特征参数,需要获取高精度、高分辨率的地形地貌数据。在复杂地貌特征探测中,基于无人机航测结合成像点云,可以快速、高效、安全、准确地完成复杂地貌空间探测任务。针对禄丰恐龙谷南缘环状地貌的典型局地场景,采用无人机测量技术获取测区高分辨率的地貌影像数据,构建实景三维场景模型并对其地貌特征进行探测分析研究。试验结果表明:①基于无人机成像点云构建0.2 m分辨率DEM数据能够精准表达研究区真实地貌特征。②通过构建环状场景"内-中-外"7条典型高程剖面线,对比分析证实了研究区地形呈现环形"盆缘"形态特征,内外两侧高程逐渐递减,并且"盆缘"外部剖面高程起伏变化剧烈,地形相较于内部地貌更加复杂。③为进一步探测提取微形地貌特征信息,利用无人机成像原理构建的精准DEM数据结合测区实景三维模型,定量提取了该区坡度、坡向、相对高差、等值线、山脊线、山谷线等相关参数进行精准定量测量及分析探讨。④利用立体三维模型的多视角目视解译与典型场景分析,可清楚辨别出测区冲沟发育以及地质体的节理层理面等微地貌特征。通过以上对地貌三维场景探测试验研究表明,利用实景三维模型能够快速准确呈现测区地貌形态特征,并且成像点云数据综合分析,能够量化、半量化揭示区域构造地质信息。总体而言,无人机测量技术与成像点云3D产品在地质调查中的应用具有实用意义,并具备独特的技术优势。      

多维可视化技术在地理空间元数据检索中的应用研究

基于信息可视化技术的数据检索是一个新的研究领域。在地理空间元数据检索过程中,多维可视化技术将有助于显示检索过程,改进检索结果,提供数据间隐含信息来提高检索精度。本文基于地理空间元数据的特点,对三种可用的多维可视化技术:平行坐标、星状图和散点图矩阵的形式和特点进行了分析。同时研究了地理空间元数据检索的关键技术:可视化技术、交互浏览、数据组织和检索算法。最后探讨了可视化检索的评估理论和方法。     

遥感影像空间格局变异函数分析研究进展

随着多光谱传感器的广泛运用,利用地物光谱响应特征提取地表信息的技术日益成熟,但是由于地表状况的复杂性和光谱响应的局限性,光谱方法在指示平均大小、空间异向性、空间分布、空间异质性等格局信息方面存在不足,因此挖掘遥感影像的空间格局特征日益受到研究者的重视。已有研究发现,变异参数与地表场景参数存在一定的对应关系,通过变异参数可以实现地表场景参数的提取,因此变异函数分析方法被广泛应用于真实遥感影像格局分析中,具体包括平均尺度提取、周期性格局探测、空间异质性表征与空间异向性描述等地表格局参数量化方面、最佳尺度选择与影像纹理分析等遥感影像信息提取方面。尽管变异函数分析方法在上述应用领域中都发挥了重要作用,但是当前利用变异函数进行遥感影像空间格局分析大多局限于定性描述层面,缺乏精确化的量化描述与分析,限制了变异函数分析方法应用的进一步拓展,究其原因在于对遥感影像格局变异函数分析的内在机制缺乏深入了解。本文回顾了近20年来变异函数分析方法在遥感格局分析领域的主要应用,并对该方法本身的优势和存在的不足进行了总结,可为变异函数这一工具在遥感影像格局分析方面的有效应用提供参考。