基于独立成分分析的高光谱变化检测

现有的变化检测方法并未充分研究变化前后高光谱遥感影像端元的联系,不能准确地分析地物变化信息。本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱遥感影像变化检测方法,对差值影像进行基于偏斜度的独立成分分析,在不同组分图中分别显示单一地物的变化情况,进而提取变化信息。实验表明,该方法能够在获得较高检测率的同时维持较低的误检率,检测效果优于传统方法。     

高光谱数据非监督分类的改进独立成分分析方法

利用数据本身统计特性是实现高光谱数据非监督分类的有效方法之一.针对利用高光谱数据一阶、二阶统计量不能完全表征数据结构的问题,提出了一种基于数据高阶统计特性--峭度的改进独立成分分析方法(Improved Kurtosis-Based Independent Component Analysis,IKICA)的高光谱数据...     

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。     

列式鲁棒主成分分析的高光谱遥感异常探测

传统的基于鲁棒主成分分析的高光谱异常探测模型中,稀疏异常矩阵假设为非低秩且其非零元素满足随机分布条件。这导致稀疏矩阵的非零元素影响低秩背景矩阵的估计,进而制约背景信息和异常信息的有效分离。提出列式鲁棒主成分分析的异常探测方法,改进异常矩阵为列稀疏条件来解决上述问题。该方法分解高光谱影像2维矩阵为低秩背景矩阵,列稀疏异常矩阵和噪声矩阵,松弛目标方程为凸优化问题,并采用非精确增强拉格朗日乘子算法来求解得到列稀疏异常矩阵的最优估计。最后,对稀疏异常矩阵中所有列的L2范数值进行阈值分割来探测得到异常像元。利用两个高光谱影像数据集,对比5种主流的异常探测方法来验证提出方法的有效性。实验结果表明,列式鲁棒主成分分析方法优于包括传统鲁棒主成分分析模型在内的5种异常探测方法,且计算效率适中。     

基于独立成分分析的高光谱图像降维及分割

高光谱图像的高维数给图像的进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱图像降维分割方法。首先,利用波段子空间划分和标准差对高光谱图像预处理,选择部分波段的高光谱图像作为实验对象;然后利用基于负熵的快速不动点算法对实验数据解混,再根据平均绝对权重系数对波段排序并选取;最后使用模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行分割。实验结果表明,该方法能够有效实现高光谱图像降维,并获得较好的分割结果。     

二级并行独立成分分析端元提取算法

在多对称处理器集群体系结构下进行独立成分分析并行算法研究,在共享内存模型一级并行算法基础上,通过同步、异步迭代两种方式并行计算固定点函数,分别提出具有两级并行特性的二级同步、二级异步并行端元提取算法,并结合两者的优势,进一步提出二级分组并行算法。实验评价表明,二级同步、分组并行算法在保持原算法精度的同时,大大提高了原算法的效率,体现出良好的并行计算性能,而二级异步并行算法可在节点数较少的情况下适用。     

基于像元坐标的独立成分分析技术的端元提取方法

将基于像元坐标的空间信息与基于独立成分分析技术结合的方法用于混合像元的分解,是实现端元提取的一种方法。这种方法在空间信息充分利用的基础上得到提高。将该方法运用Cuprite地区的AVIRIS数据,并与传统的PPI方法进行对比,结果表明,利用本文提取端元的方法具有很高的可信度。     

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。     

基于SVM的高光谱遥感图像亚像元定位

提出了基于支持向量机（support vector machine,SVM）的高光谱遥感图像亚像元定位方法。全变分（total variation,TV）模型是经典的保边缘平滑滤波器,本文将其引入作为预处理,来提高混合像元分解及亚像元定位的精度;本文方法在训练和检验样本的构建过程中,依据空间相关性理论,同时考虑了中心像元及其邻近像元丰度值对亚像元类别归属的影响;在监督分类训练和检验过程中,通过剔除纯净像元来缩减样本数量,在保证算法准确性的同时提高了效率。对真实高光谱遥感数据进行了实验,主观评价和定量分析验证了本文方法的有效性。     

基于逐次投影寻踪的高光谱影像降维方法研究

提出了一种新的逐次投影寻踪方法,对高光谱数据进行降维处理,采用定量化的指标,通过对高光谱数据的多次一维投影,逐步选取有效成分,构建新的低维正交空间.     

高光谱遥感异常目标探测方法性能对比分析

本文利用高光谱遥感异常目标探测理论,探讨了目前已有的几种异常目标探测方法;通过对3组数据进行试验,并从探测率和虚警率、ROC曲线及其下的面积及算法的运行时间,对几种异常检测算法的检测性能进行对比分析;最后基于统计模型和基于表示模型对3组数据的检测效果进行对比分析,从而得出适合于不同数据的检测方法,为高光谱遥感异常目标探...     

高光谱与多角度数据联合进行混合像元分解研究

混合像元问题是定量遥感的主要障碍之一。将混合像元问题归结为类内与类间像元混合两类，并对类内混合像元分解问题加以研究。混合像元分解的关键在于确定组分光谱，确定组分光谱的方法很多，但大多数方法基于以下假定，即从图像本身可以找到纯组分光谱，然而这一假定对于类内混合像元分解问题来说很难成立。提出采用高光谱与多角度相结合的方法，利用几何光学模型和线性光谱混合模型进行类内混合像元分解。即首先利用多角度数据反演几何光学交互遮蔽(GOMS)模型获得组分光谱，再对高光谱数据进行组分光谱分解。由于该方法直接从混合光谱产生的机理出发，因而更容易获得真正的亚像元信息。为减小反演误差，反演过程中采用改进的多阶段的反演策略，并充分利用多角度图像本身提供的先验信息。用BORE—AS试验获取的高光谱与多角度数据所作的研究表明，该方法可以获得比较理想的分解结果。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

Small target extraction based on independent component analysis for hyperspectral imagery

IntroductionFeature extraction or transformation is a key stepfor target detection in hyperspectral imagery. Thepurpose is to transform the high-dimensional imageinto low-dimensional image series so that the differ-ences between the targets and the backgr…     

Small target extraction based on independent component analysis for hyperspectral imagery

A small target detection approach based on independent component analysis for hyperspectral data is put forward. In this algorithm, firstly the fast independent component analysis(FICA) is used to collect target information hided in high-dimensional data and projects them into low-dimensional space. Secondly, the feature images are selected with kurtosis. At last, small targets are extracted with histogram image segmentation which has been labeled by skewness.     

改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波

极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。     

面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测

变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。