高光谱遥感数据的DNA计算分类

提出了一种基于DNA计算的高光谱遥感数据光谱匹配分类新方法。该方法利用DNA编码提取各类地物光谱所携带的物理吸收与反射特征信息,将地物光谱特征转换为DNA编码空间特征,通过DNA计算基因操作寻找各类地物最典型的DNA信息链。在此基础上,利用DNA计算原理建立一系列模糊规则,对高光谱数据进行光谱匹配分类。通过与传统的光谱匹配算法(二值编码,光谱角,光谱差分特征编码)的分类结果进行比较,证明该算法分类精度优于传统高光谱数据的光谱匹配分类方法,具有实用价值。     

基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类

高光谱遥感可同步获取地表覆盖空间影像和连续且精细的光谱数据,能够实现对地物的精细分类与识别。然而,高光谱图像的高维特性对分类带来巨大挑战。为此,本文探讨了一种基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法。哈希学习可以将高维信息表达为低维哈希编码,通过计算哈希编码内积并借助最小汉明距离实现分类。为了有效表达非线性数据,又发展了核哈希学习方法。然而,直接应用核哈希学习进行高光谱图像分类存在运行速度慢和未考虑空间邻域信息的不足。为此,本文在核哈希学习中引入径向基函数RBF (Radial Basis Function)作为损失函数以提高运行效率;同时,借助四维卷积操作充分表达空间邻域信息,提出了基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法 CKSH (Supervised Hashing with RBF Kernel and Convolution),同时探讨了该方法在仅利用光谱特征和光谱—空间联合特征上的分类效果。在国际通用测试数据Indian Pines和University of Pavia上进行了实验,结果表明：本文提出的CKSH方法优于传统分类方法 （支持向量机、随机子空间）和其他哈希学习方...     

结合像元空间邻域信息的高光谱影像分类

针对传统的光谱角匹配分类算法仅考虑光谱信息,导致混合像元易出现错分和分类结果中出现"麻点"等问题,该文考虑地物连续性这一特点,提出了一种结合像元空间邻域信息对光谱角进行修正的光谱角匹配分类算法。该方法不仅保留了传统光谱角度匹配算法不受增益因素影响和减弱地形对照度影响等优点,并且减小了混合像元被错分的概率。基于ROSIS获取的Pavia大学校园的高光谱影像分类结果表明:加入像元空间邻域信息后的光谱角匹配算法在保证分类精度的同时,有效地减弱了分类结果中的"麻点"现象,验证了该文方法的可行性、有效性。     

高光谱红外传感器在轨光谱定标

高光谱红外传感器高精度在轨光谱定标是红外遥感定量反演及应用的重要前提.本文针对大气红外探测仪AIRS (Atmospheric Infrared Sounder)的观测数据,分析传感器等效入瞳亮温与大气透过率光谱中的吸收线特征,基于NODD和包络线去除的光谱归一化处理,融合多种光谱匹配算法构建非线性代价函数,提出了一种...     

结合光谱角的最大似然法遥感影像分类

遥感影像含有丰富的信息,反映了地物特征。其中光谱角侧重描述了光谱的形状特征,具有对多光谱图像增益不敏感的特点。最大似然法是遥感影像分类最常用的方法之一,文中对该方法的后验概率判别函数进行修改,将光谱角以概率因子的形式加入到判别函数中构造一种新的判别函数,有机地将光谱角这一特征信息加入影像分类。通过实验,并与最大似然法和光谱角匹配法分类结果进行比较,结果表明,结合光谱角的最大似然分类法的分类精度得到提高。     

基于小波分量特征值匹配的高光谱影像分类

提出了一种基于小波分量特征值的高光谱影像分类算法。针对每个像素构建一个能反映该分量特征的函数，得到其特征值。再利用这些特征值与参考光谱的特征值进行匹配，从而对整幅影像实现分类。实验证明，该方法比传统的光谱角制图法和交叉相关系数法的分类精度有较大提高。     

基于光谱角匹配算法的水体信息提取研究

针对水体信息提取时,传统算法不能较好地解决山体阴影被误提为水体的问题,引入多用于高光谱数据处理的光谱角匹配算法,以Land-sat8 OLI(band1-band7)为数据源,以黄河小浪底水库周边区域为实验区,开展水体信息提取研究,结果显示:水体指数法和波段关系提取的结果中有大量的山体阴影信息,提取精度不超过30%,而光谱角匹配法提取结果受阴影的影响较小,提取精度在99%以上。     

基于非正定 OCSVM 的高光谱影像地物异常检测

针对基于高斯径向基核函数的OCSVM等异常检测算法,对地物光谱变异极为敏感,导致算法异常检测性能不稳定的问题,根据光谱角度余弦测度对光谱形状相似性的描述不受地物光谱辐射强度变异影响的特性,将具有非正定核特性的光谱角度余弦核测度引入非正定SVM算法中,提出一种基于非正定OCSVM的高光谱影像地物异常检测算法。利用四组模拟数据进行目标异常检测实验,结果表明,该算法能够有效检测出高光谱影像数据中的目标地物,检测精度提升明显。     

地面成像光谱数据的田间杂草识别

地面成像光谱数据兼具高光谱分辨率与高空间分辨率,在田间杂草识别中具有很好的应用前景。目前基于机器视觉的杂草识别方法以形状特征为主,当作物杂草形态相似时识别的困难和利用高光谱特征以像元为单元识别时效率较低,不利于实时自动化除草,因此,本文提出一种综合面向对象与高光谱特征匹配的杂草识别方法,在对作物杂草对象样本的形状特征和光谱曲线提取分析的基础上,建立基于形状特征规则与光谱角匹配的植物对象识别决策树,用于识别实验田中的作物杂草对象。实验结果表明,当场景中某些不同种类植物对象的形态相似时,基于形状特征规则与光谱角匹配的杂草识别方法可借助高光谱特征精细区分植物对象的种类,且在形状特征规则约束下使用高光谱特征匹配法识别植物对象,可克服"同物异谱"和"同谱异物"现象带来的不确定性,该方法识别精度可优于仅使用光谱角匹配法的情况,并优于使用颜色和形状分析技术的情况。     

图像分类中基于核映射的光谱匹配度量方法

针对多光谱遥感数据特点利用SSV匹配技术改进高斯核函数得到新的KSSV函数,然后在由KSSV核函数映射得到的高维空间中利用SAM匹配技术代替基于欧氏距离的相似性度量。如此可以充分挖掘多光谱影像中的波谱特征信息并有效利用,提高模式识别方法应用的有效性。将此方法分别应用于非监督分类(k均值)与监督分类(最小距离、SVM)的试验表明,改进度量的分类方法可显著提高地类间的可区分度并有效降低类内的不一致性,更有效针对多光谱遥感影像中的地物类型,获得较好的精度改进。     

动态调整权重的光谱匹配测度法分类的研究

提出了动态调整权重的光谱匹配测度的分类方法，它可以根据不同影像、不同分类目的等自适应调整光谱距离和光谱形状测度在分类中的权重，从而达到正确分类的目的。通过对高光谱影像分类的试验，验证了该方法的正确性。     

重金属铜污染植被光谱响应特征研究

重金属铜污染植被的反射光谱特性会发生明显改变。在本研究中,采用不同程度的铜污染土壤作为培养基质,选择春小麦、上海青两种农作物进行铜胁迫实验,获取了4个不同生育期、10个不同铜污染强度下的植被叶片的反射光谱,并采用铜污染叶片7个特征波段和光谱角的方法研究了铜污染叶片的光谱特征。结果表明,铜污染叶片光谱差异与作物时期和作物类型有关,可以采用叶片光谱角描述铜污染叶片与健康叶片的光谱差异。该方法只需与阈值做简单的比较,方法简便易行,而且对轻度及重度铜污染十分敏感。叶片光谱辐射传输模型反演结果表明铜污染叶片内部结构参数N明显变大,这也证明了铜污染使叶片内部结构更加散乱无序。在此基础上进一步建立了N与红肩处反射率值的线性关系,相关系数为0.978。本文为铜污染叶片光谱反射模型的建立提供了初步的数据基础与理论支持。     

结合空间信息的EDCC测度光谱匹配分类方法

光谱匹配分类方法以光谱相似性测度为分类准则,一种相似性测度只对应于光谱曲线的一种特征,用于光谱匹配分类效果并不好;组合不同类型的相似性测度能够有效改善分类效果,但光谱匹配分类往往忽略了相邻像元间的相关性。为了更好地利用空间信息,提高光谱匹配分类精度,首先组合欧氏距离测度和相关系数测度,得到欧氏距离-相关系数测度;其次通过加入空间乘子,得到结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度,从而在光谱匹配分类中增加了空间信息约束。采用两组高光谱影像进行实验验证,结果表明,相比于单一相似性测度及组合相似性测度,结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度用于光谱匹配分类能够有效改善分类精度。     

土壤有机质光谱特征研究

对在宜兴市和横山县采集的174个土样400nm～2500nm波段的光谱曲线进行了研究。为了有效去除背景噪声对目标光谱的影响，并将非线性关系线性化，首先对土壤光谱进行了14种变换，然后运用光谱微分技术、逐步回归分析等方法研究了土壤光谱反射特性与土壤有机质之间的关系。结果表明，反射率对数的一阶微分这一变换形式对土壤有机质含量最为敏感。建立了相应的回归预测模型，模型方程判定系数达到0．885，较好地利用土壤光谱反射特性预测了土壤有机质的含量。     

土壤有机质光谱特征研究(英文)

The study on soil spectral reflectance features is the physical basis for soil remote sensing. Soil organic matter content influences the soil spectral reflectance dramatically. This paper studied the spectral curves between 400 nm∼2500 nm of 174 soil samples which were collected in Hengshan county and Yixing county. Fourteen types of transformations were applied to the soil reflectance R to remove the noise and to linearize the correlation between reflectance (independent variable) and soil organic matter (SOM) content (dependent variable). Then, the methods such as derivative spectrum technology and stepwise regression analysis, were applied to study the relationship between these soil spectral features and soil organic matter content. It shows that order 1 derivative of the logarithm of reflectance (O1DLA) is the most sensitive to SOM among the various transform types of reflectance in consideration. The regression model whose coefficient of determination reaches 0.885 is built. It predicted the soil organic matter content with higher effect. Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 40271007).     

基于自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化算法

提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的监督分类训练样本的纯化方法。该方法首先利用遥感影像中像元的灰度信息在图像上局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，然后利用光谱匹配的思想对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。实验结果证明，通过手工选择样区的辅助，该算法能够自动有效地搜寻到最佳样区的位置，并对最佳样区进行纯化处理。原始遥感图像经过本文的样区纯化算法处理后，无论是目视判读效果，还是分类后混淆矩阵的统计及分类精度，均优于纯化处理前的分类结果，具有一定的实用价值。     

地球质心运动的频谱分析方法

针对地球质心运动主要是由多种周期运动叠加的特点，依次讨论了谱分析方法中的AR模型谱分析和小波谱分析方法，分别指出：将参数谱分析方法中的AR模型谱分析和非参数谱分析中的小波谱分析相结合产生的小波－AR谱分析以及小波包－AR谱分析方法，在地球质心运动的谱分析中有较好的频率分辨率以及噪声抑制能力。     

不同钾素处理春玉米叶片营养元素含量变化及其光谱响应

目的是研究不同钾营养水平春玉米典型生育期叶片的光谱响应,探索叶片内营养成分与叶片光谱反射率的相关性。方法是设置了不同梯度钾处理的盆栽试验,按玉米生育期进行光谱测定和取样分析。结果,通过对不同钾处理间玉米叶片养分含量的差异性分析表明,随着施钾的提高,叶片钾含量差异性达到显著水平。分析不同钾营养水平不同生育时期春玉米叶片光谱反射率与叶片钾含量的相关关系,并建立了喇叭口期利用叶片光谱反射率估测叶片钾含量的数学模型;以及分析了该处理下喇叭口期叶片内水分、叶绿素、氮、磷、钙、镁、锌、锰、铜、铁含量与叶片光谱反射率的相关性。结果表明：不同生育时期叶片钾含量与其光谱反射率的相关关系在光谱维方向存在明显差别,730—930nm和960—1100nm两波段为春玉米喇叭口期评价钾营养状况的敏感波段,光谱变量R767＋R1057,（R767＋R1057） /（logR767＋logR1057）和（R767-R1057） /（logR767-logR1057）均能很好的预测喇叭口期叶片钾含量;该时期叶片内不同成分与光谱反射率相关分析表明：550nm,710nm,950nm三波段处是各个相关曲线的突变点;叶片内各成分间高度相关的,它们的光谱相关曲线趋势也极为一致或对称。