国内外有关成像光谱数据影像分析方法研究

本文介绍了近年来国内外有关成像光谱数据分析方法的研究进展,着重介绍了除光谱匹配方法以外的一些方法,包括主成分分析,最佳波段组合、改进型最大似然法、基于决策边界特征矩阵的变换和正交子空间投影等方法,并介绍了这些方法的应用效果。     

成像光谱数据特征选择及小麦品种识别实验研究

针对河北栾城获得的MAIS成像光谱仪数据用于小麦品种识别进行了特征选择和分类研究。利用遗传算法以JM距离为准则并结合实验区小麦的生物物理特性，进行了最佳波段选择；利用Fuzzy—Anmap分类器及选出的最佳波段对成像光谱数据进行了分类，区分出了4种小麦品种，小麦的总体分类精度超过97％。     

星载高光谱成像光谱仪的特性与应用

介绍了星载高光谱成像光谱仪的种类、技术参数和数据特点,指出了成像光谱数据处理软件包应具有的功能,概括了成像光谱仪数据的应用前景。     

鄱阳湖地区高光谱遥感数据的定标研究

针对鄱阳湖地区的成像光谱仪遥感数据,利用3种不同的定标模型进行了定标反演的研究。结果表明,在所有的3种定标方法中,经验线性定标模型的反演结果最稳定,基本符合实际。     

基于中分辨率成像光谱仪数据的建筑指数研究

中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据是研究大尺度土地利用/土地覆盖的有效数据手段。针对现有建设用地提取方法的不足,文章通过分析MODIS数据的地物光谱特征,给出适合MODIS数据的归一化建筑指数,并以京津冀城市群为研究区提取建设用地,最后从位置和面积两方面对提取结果进行精度验证。结果表明:该文构建的归一化建筑指数不但加强了MODIS数据中的建设用地,还成功抑制了裸地、荒地和已收割耕地等对建设用地提取的干扰。     

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。     

基于谱学的成像光谱遥感技术发展与应用

成像光谱遥感技术是80年代初发展起来的新型遥感技术。近20年来,该技术发展很快,已成为遥感技术发展的3大趋势之一(成像光谱遥感,微波遥感及3S技术系统)。由于成像光谱具有高光谱分辨率的图像与光谱合二为一的特点,它的发展不仅使遥感技术能有效地直接识别地表物质,而且还能更深入地研究地表物质的成分及结构。本文综述成像光谱遥感技术的发展,理论基础,方法技术及其应用。     

用于成像光谱数据特征矿物识别的人工神经网络结构研究

当某一问题很难甚至无法用数学方法建立精确模型时,人工神经网络的方法则显示了优势。对于一个具体问题,采用何种网络结构是至关重要的。本文以美国内华达州Cuprite矿区成像光谱数据特征矿物识别为例,采用6种不同结构的多层前馈网络模型,从其训练难度、运算效率及识别效果等方面进行了综合对比分析。     

航空重力测量数据向下延拓基于信噪比的正则化方法的研究

本文研究了正则化方法在航空重力测量数据向下延拓问题中的应用。首先对这种不适定问题的线性模型,分析了设计阵的复共线性结构与其对参数估计危害之间的关系,利用参数LS估计的信噪比提取了各个参数是否受到复共线性严重危害的信息,从而在一定程度上揭示了设计阵复共线性结构的特征。然后提出了基于信噪比的正则化方法（SNR）,以信噪比为依据构造正则化矩阵,以极小化均方误差为目标选取正则化参数。本文构造正则化矩阵无需利用附加物理或先验信息,这对于在缺乏此类信息的情况下运用正则化方法提供了新的手段。最后进行了数值试验,结果表明,本文提出的新方法（SNR）比普通的正则化方法（OR）在滤噪和保真方面表现更佳。     

HJ-1卫星CCD图像信噪比评估

采用基于边缘块剔除的局部方差法对我国HJ-1环境卫星CCD图像的信噪比进行了评估,选取满足噪声评估环境的图像,分析了HJ-1/CCD影像各个波段的信噪比特征。结果表明,HJ-1/CCD影像第3波段信噪比最高,第4波段相对较低;与美国Landsat/TM图像相比,HJ-1/CCD图像信噪比整体上更高。     

利用激光雷达和多角度频谱成像仪数据估测森林垂直参数

植被的结构参数如植被高度、生物量、水平和垂直分布等，是影响陆地与大气能量交换乃至生物圈多样性的重要因素。多数遥感系统虽然可以提供植被水平结构的图像，但是不能提供植被成分垂直分布的信息。大尺度激光雷达仪器如LVIS产生的激光雷达信号，已成功地用于估计树高和森林生物量，然而大多数激光雷达仪器不具备图像能力，只能提供一个区域内的采样数据。其他的遥感数据如多角度高光谱、多频率多时相辐射计或雷达数据，可根据GLAS（Geoscience Laser Altimeter System）采样的测量用来推断出连续的森林结构区域覆盖参数。 MISR（Multi-angle Imaging Spectrometer）对陆表多角度的成像能力，可以通过BRDF的各向异性提供植被的结构信息。结合激光雷达的垂直采样和MISR的图像，区域内乃至全球性的森林空间参数的成像是可能的。ICESat卫星上的GLAS数据、Terra卫星上的MISR数据为区域或全球性森林结构参数提供了可能。本文的研究目的是评估GLAS数据，分析类似于MISR的数据对森林结构参数的估计能力。本文中使用了LVIS、AirMISR和GLAS数据。通过对GLAS树高的测量与GLAS像元内来自LVIS的平均树高对比，发现它们是高度相关的。同时还探讨了多角度频谱成像仪数据预测树高信息的能力，这将在今后区域内森林结构参数映射加以研究。     

基于波谱知识库的MODIS叶面积指数反演及验证

目前用物理模型反演叶面积指数普遍存在缺少先验知识的状况，如何获得准确的先验知识是遥感走向应用的一个关键环节。中国典型地物标准波谱数据库就是结合国家重大行业中的应用需求，研究制定地物波谱获取与分析的技术规范和数据标准，建立典型地物标准波谱数据库。从波谱数据库提取模型反演所需要的先验知识，实现了基于SAIL模型的MODIS数据（经过几何纠正与大气纠正）叶面积指数的反演。另外，基于TM数据，对MODIS混合像元进行了分解，用纯像元的叶面积指数与实测数据进行对比验证，同时，反演结果与NASA的LAI产品也进行了对比，结果表明基于波谱库的先验知识可以有效的提高叶面积指数的反演精度。     

利用SIR-C极化数据提取地面参数

本文根据简化的积分公式模型（ＩＥＭ）,分析了面散射过程中后向散射系数与地面参数之间的关系。利用航天飞机成像雷达（ＳＩＲ－Ｃ）获取极化的雷达图像,提取新疆北部地区冲扇的散射系数以及介电常数（湿度）与粗糙度。由图像获得的地面参数数据,可以用于分布冲积扇成因、时代以及其次的关系。     

基于等价分析法的稳健估计权函数设计

在观测值中加入粗差，粗差的影响可以通过调整观测值的权加以消除，对含有粗差的观测值利用稳健估计处理后的平差结果应与加粗差前的利用最小二乘原理处理的平差结果一致，依据这样的思想，本文利用间接平差函数模型，借用经典最小二乘原理，推导出了基于等价分析方法的稳健估计的等价权函数。     

云参数法干旱遥感监测模型的完善

在原有的云参数法干旱遥感监测模型的基础上,对云参数进行时间空间修正,得到了具有时间空间普适性的新型云参数法干旱遥感监测模型。首先分析了云参数随时空变化的规律即云参数影响函数,并分析确定修正函数的函数形式,然后联合遥感数据和同步地面实测20 cm深度土壤湿度数据确定修正函数,最后通过定权方式确定改进型干旱遥感监测模型。利用FY-2C数据进行了全国范围干旱遥感监测实验,同时与传统方法的监测结果进行对比分析,认为新型模型对空间时间大尺度条件下的干旱监测结果更准确可信。     

点扩散函数的改进倾斜刃边重建的高精度估计

基于现有刃边法提出了一种不受刃边倾角限制的点扩散函数高精度估计算法,通过改进刃边拟合、样本去噪与防走样重采样优化边缘扩散函数重建过程,并采用高斯函数拟合点扩散函数得到高精度PSF估值。试验表明,相较于现有刃边法,本文方法的估计精度与稳定性有显著提高。     

由星载GPS双差相位数据进行CHAMP卫星动力学定轨

为了确定CHAMP卫星的轨道，由星载GPS数据和IGS跟踪站的GPS数据构造星地相位双差观测量，利用EOP、SGO、时间等数据，对GPS数据进行预处理，包括钟差改正、模糊度解算和周跳探测、卫星姿态改正、天线偏差和相位中心改正等，采用CHAMP卫星受力摄动模型，根据动力学原理，对CHAMP卫星进行实际定轨。与德国GFZ定轨结果PSO相比，本方法定轨结果径向精度为0．2857m。对于1d的重叠轨道，径向轨道差异的RMS为0．0958m。对于轨道端点比较，径向轨道差异平均为0．0666m。     

利用航空重力确定局部大地水准面的精度分析

海洋重力测量是海洋地区获取高精度、高分辨率地球重力场信息的重要技术方法。研究了波罗的海地区海洋重力测量数据的处理方法,利用测线交叉点处重力测量观测值建立的漂移函数有效减小了重力仪漂移异常的影响,其测量精度达到了0.5 mGal。2017年,海空重力仪Chekan-AM更新以后,其测量稳定性有了显著提高。数据处理结果表明,搭载在常规科考船DENEB的海洋重力测量精度为0.2 mGal,而首次搭载在渡轮URD的海洋重力测量精度为0.6 mGal。根据波罗的海地区局部大地水准面构建的初步结果,证明了获取的海洋重力测量数据对填补数据空白、检测老旧数据以及提高大地水准面精度等方面具有重要作用,研究结果为未来波罗的海地区建立高精度的统一大地水准面提供了数据基础和技术支持。