高光谱遥感图像亚像元信息提取方法综述

高光谱遥感图像光谱分辨率高、波谱连续、图谱合一,这为精细地物分类、探测和识别提供了数据基础。然而,由于高光谱遥感图像空间分辨率的局限性及地物场景的复杂分布,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像。混合像元是高光谱遥感图像精细信息提取与分析中的难点。解决混合像元问题,实现亚像元级信息的提取与分析是近年来高光谱遥感图像解译的热点和前沿。本文系统梳理了高光谱遥感图像亚像元信息提取的主要研究内容,具体从混合像元分解、亚像元制图及亚像元目标探测3个研究方向综述了经典方法,并对国内外相关方向的研究进展、发展前沿及主要挑战进行了分析与评价,最后分析讨论了高光谱遥感图像亚像元信息提取研究在模型构建、优化求解及与应用结合等方面的研究趋势及方向。     

高光谱图像稀疏信息处理综述与展望

高光谱成像技术具有光谱连续、图谱合一,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细化解译,可以大幅增强地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感图像丰富的空间、谱信息,进行观测目标地物的精细化解译,成为近年来遥感领域的研究热点和前沿领域,并在多个相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文结合高光谱图像成像特点,对基于稀疏表示理论的高光谱图像处理与分析方法进行综述,概括了高光谱图像处理与分析主要研究,并对各个研究领域与方向进行分析和评价,最后对各研究领域发展提出建议和展望。     

矿山开发及矿山环境遥感探测研究进展

从矿山开发和矿山环境遥感探测目标出发,紧密结合矿山地物遥感图像特征,针对高空间分辨率、高光谱、微波和热红外遥感等不同数据对多类型矿山目标的可探测程度,全面总结了矿山开发和矿山环境遥感探测的应用现状、存在问题、研究重点和需要进一步深入研究的关键技术问题,并初步提出了解决的思路.     

使用量子优化算法进行高光谱遥感影像处理综述

高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源。高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点。对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望。     

高光谱遥感技术的发展与应用现状

20世纪80年代初期出现的高光谱遥感技术,将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,与传统的全色、多光谱遥感相比,在地物识别方面具有明显的优势.高光谱遥感技术在许多国家的重视下发展迅速,其应用领域也日趋广泛并更加成熟.对高光谱遥感技术的发展与应用现状进行总结.     

基于穷举法的高光谱遥感图像地物识别研究

介绍了一种基于穷举法的高光谱遥感图像地物识别方法.该方法从所有与研究区有关的可能参考光谱中识别出图像上每个像元的最佳匹配光谱,绘制识别结果图,并由图中信息可对参考光谱进行更换,以求得最佳识别结果.并以云南省中甸普朗斑岩铜矿区外围的高光谱遥感图像为例,得到了该区的地物识别图,经实地检验,证实了该方法的有效性.     

高光谱遥感图像的空间邻域指数

通过高光谱遥感图像空间邻域内光谱特征的变化,研究了邻域光谱度量指数;根据邻域内端元光谱特征的变化,提出了邻域独立端元指数提取图像的空间维细节信息。通过真实高光谱遥感图像检验,两类邻域指数能够较好地提取高光谱遥感图像中的细节,为进一步结合空间维、光谱维特征的高精度目标探测与识别创造了有利条件。     

高光谱遥感影像混合像元分解研究进展

受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。     

基于深度学习的高光谱遥感图像混合像元分解研究综述

高光谱遥感是以成像光谱学为基础发展起来的一项综合性遥感技术,它能够同步记录成像区域内地物的空间信息和光谱信号,故而也称为“成像光谱遥感”。高光谱遥感所获取的数据称为“高光谱遥感图像”,相较于传统的遥感数据,高光谱遥感图像具有光谱分辨率高和“图谱合一”的特点,目前已成为遥感工程应用中的重要支撑数据之一。然而,受空间分辨率限制,混合像元（即某一像元内包含多种类型的地物）问题始终限制着高光谱遥感在精细化地物信息提取工作中的作用。混合像元分解（“解混”）是现阶段处理混合像元问题最有效的分析方法,旨在从亚像元角度出发,获取像元中纯净的光谱信号（“端元”）,并分析出各类端元在像元内所占的比例（“丰度”）。在遥感领域,为实现地物信息精细化解译,目前已发展出不同类型的解混方法,在一定程度上解决了混合像元问题对遥感定量化分析的制约。如今,随着深度学习的发展,越来越多的先进理论和工具被用于处理混合像元问题,发展出了一类基于深度学习的新型解混方法。这些新方法以光谱混合模型为桥梁,用深度学习方式来解译光谱混合现象。相比于传统的解混方法,基于深度学习的解混方法在隐藏信息的挖掘和利用方面更具优势,对先验知识依赖程...     

高光谱图像处理与信息提取前沿

高光谱遥感是对地观测的重要手段,高光谱图像处理与信息提取技术则是高光谱遥感领域的核心研究内容之一。本文简要介绍了高光谱遥感的主要特点,系统梳理了高光谱图像处理与信息提取面临的关键问题和主要研究方向,在此基础上,从噪声评估与数据降维方法、混合像元分解方法、图像分类方法、目标探测与异常探测方法等4个方面对高光谱图像处理与信息提取的理论发展过程和最新前沿进展进行了综述。另外,还对高光谱图像处理与信息提取中的高性能处理技术进行了总结和分析。未来,伴随着智能化信息分析和高性能硬件处理技术发展,高光谱遥感卫星系统也将步入智能化时代。针对这一趋势,本文指出高光谱图像处理与信息提取方法要注重多学科交叉,充分利用机器学习、人工智能等领域的新成果;要重视软硬件结合,发展高光谱图像高性能实时处理技术;要紧密结合应用需求,发挥高光谱遥感的优势和特点,发展新理论和新方法。