一种动态调整权值的交叉相关光谱匹配算法

针对传统算法对于光谱距离特征缺乏描述,并且无法动态调整光谱之间的相似程度这一问题,加入2个光谱特征的评价指标因子:均方根误差与欧氏距离,将二者的权重进行动态调整,得到实验精度在权重系数最优情况下,比基于欧氏距离的匹配方法精度提高了20%以上,且比传统交叉相关光谱匹配方法更加稳定。实验证明,该方法能够较好地改善交叉光谱匹配算法,利用动态的权重系数调整比传统方法更合适于用于高光谱影像的光谱匹配和信息提取。     

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。     

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。     

基于光谱曲线整体相似性测度的匹配分类

高光谱影像具有丰富的空间、辐射和光谱信息,每一个像元都可以提取出连续的光谱曲线.因此,可以通过高光谱数据与已知的参考光谱曲线波形或特征相似性对比分析的方法识别地物类型.在整体相似性测度约束下,综合考虑数值指数和形状指数,利用光谱特征向量间的差异和曲线信息熵提出了一种新的匹配分类的方法.实验结果表明,该方法具有分类精度高、适应性强的特点.     

基于光谱曲线整体相似性测度的匹配分类

高光谱影像具有丰富的空间、辐射和光谱信息,每一个像元都可以提取出连续的光谱曲线。因此,可以通过高光谱数据与已知的参考光谱曲线波形或特征相似性对比分析的方法识别地物类型。在整体相似性测度约束下,综合考虑数值指数和形状指数,利用光谱特征向量间的差异和曲线信息熵提出了一种新的匹配分类的方法。实验结果表明,该方法具有分类精度高、适应性强的特点。     

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。     

面向高光谱遥感影像的分类方法研究

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。高光谱影像丰富的光谱信息使其较全色遥感、多光谱遥感能够更好地进行地面目标的分类识别,然而其复杂的高维数据结构也对传统的遥感影像分类方法提出挑战。提出很多针对高光谱遥感影像的分类方法,对其进行研究。     

采用IDL小波工具优化高光谱影像光谱特征匹配分类

光谱特征匹配分类是常用的高光谱影像分类、识别地物的方法,针对高光谱影像提取植被盖度存在的问题,文章根据高光谱遥感影像处理的方法,采用EO-1卫星在广州市过境的Hyperion高光谱影像,以＂广州南肺＂万亩果园作为试验区,经过大气纠正——最小噪声分离变换（MNF）——最纯净像元指数计算（PPI）——提取植被的端元,以此作为研究区识别植被的参考样本,进行光谱特征匹配提取植被盖度。其中提出利用连续小波变换对参考端元的波谱曲线降噪的方法,旨在优化光谱特征匹配,以提高识别植被的精度。实验结果表明,这种辅助匹配的方法能有效提高识别植被的精度。     

模态间匹配学习的高光谱和激光雷达联合分类

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学习的模式,分类性能依赖标注样本的数量和质量。为此,本文提出了一种基于模态间匹配学习的联合分类方法,充分利用未标注样本的信息,减少对标注信息的依赖性。具体而言,本文首先通过高光谱图像和激光雷达数据之间的匹配关系和KMeans聚类算法,构造模态匹配标签。然后,利用该标签训练含有多个卷积层的匹配学习网络。该网络由两个并行分支构成,每个分支负责提取单个模态的特征。最后,以该网络为基础,构造高光谱图像和激光雷达数据联合分类模型。该模型的参数由匹配学习网络进行初始化,因而只需要少量标注样本进行微调即可达到理想的分类效果。为了验证本文方法的有效性,在Houston和MUUFL两个常用的高光谱图像和激光雷达数据联合分类数据集上进行了大量的实验。实验结果表明,与已有的分类模型相比,本文方法能够获得更高的分类性能。     

基于核空间的多光谱遥感图像分类方法

提出了多光谱遥感图像分类方法中解决非线性问题的一种思路。通过引入核空间理论,将在输入空间中不能线性分类的问题映射到一个可以进行线性分类的高维空间,并利用核函数避免了在高维空间中运算的复杂度,较好地解决了非线性分类问题。利用这种思路,本文对一种比较简单的分类算法———自适应最小距离分类方法加以改进,并将其应用于多光谱遥感图像的分类中,提出了一种核函数的选择策略。     

基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

提出了一种用于处理多/高光谱卫星数据的UPDM分析方法。研究结果证明,该方法应用于Land sat/TM(ETM+)、Terra/MODIS和ADEOS II/GLI等高光谱卫星传感器时,光谱重构均方根误差小于0.029,适用于研究高光谱卫星遥感数据。     

图的谱方法的空间目标形状表达研究

提出了一种新的关联矩阵——角度矩阵来表达关联图,分别采用邻接矩阵、拉普拉斯矩阵、距离矩阵和角度矩阵来数字化表达关联图。初步实验结果表明,图的谱方法是一种有效表达空间目标形状信息的方法,其中选择角度矩阵作为关联矩阵的效果最好。     

一种基于变权重组合的光谱相似性测度

光谱相似性测度是高光谱遥感影像信息提取的关键。在欧氏距离和光谱角余弦的基础之上提出一种变权重组合的光谱相似性测度,即光谱变化权重相似性测度。这种光谱相似性测度可根据不同地物类别自动对欧氏距离和光谱角余弦测度指标配比权重。选用标准光谱库和机载OMIS高光谱影像对SCWM进行测试,并引入误分率和混淆矩阵对分类结果进行评价。结果表明,相对于仅采用一种或两种光谱相似性测度的分类方法,光谱变化权重相似性测度具有更精细的光谱识别能力。     

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。     

高光谱遥感图像联合加权随机分类器的设计与应用

应用随机过程理论,提出一种针对决策融合的高光谱遥感图像自适应最小距离和K-means聚类的加权联合随机分类器设计方法.在ENVI/IDL平台上对上海市某地区的OMIS图像进行分类处理,与经典的聚类法相比,从目视判断还是从定量评价分析,它可提高约10%的总体分类精度.     

一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法

针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。     

基于光谱变换与融合的IKONOS多光谱影像分类

利用多种光谱线性变换及其融合的方法,减少波段间的信息冗余,提高光谱特征的可分性,并用实验证明了算法的有效性。     

基于光谱整体形态和局部吸收谷位置的高光谱遥感图像地物识别

为了精确识别高光谱遥感图像上的地物,使用交叉相关光谱匹配方法获取光谱整体形态的最大偏移量,通过对比分析吸收谷位置变化获取吸收谷位置的最大偏移量,在此基础上确定吸收谷位置的偏移范围;然后使用穷举法,进行基于整体形态和偏移范围内局部吸收谷位置的识别。在云南中甸普朗斑岩铜矿区的高光谱遥感图像的实际应用表明,该方法的识别结果比仅考虑整体形态的识别结果具有更高的可靠性,能进一步证实识别结果的准确性。     

一种基于复杂网络的道路匹配方法

为了满足用户对数据现势性的要求,应当保证道路数据的及时准确更新,其关键是对同名道路数据进行匹配。鉴于对道路进行整体分析,道路的形状特征变得尤为重要,因此提出了基于复杂网络的道路匹配方法。该方法利用复杂网络理论分析每条道路的形状特性,得到相关的形状参数,再结合距离、方向等指标的参数计算得到总的相似度,从而选出最佳的匹配道路。这种方法计算简单,对道路的形状特征能很好地描述,并能很快地从候选匹配道路中识别出匹配道路。实验结果表明,将该方法用于道路匹配具有较高的准确率和可靠性。