面向端元提取的光谱角特征空间图像分块方法

传统的高光谱端元提取算法一般是在高维的光谱特征空间中进行运算,并且图像的全部像元都参与算法,因此运算量偏大,运算效率较低。提出了一种光谱角特征空间的概念,利用图像的空间信息辅助端元提取。图像的全部像元都可以映射到8维的光谱角特征空间中,样本点在特征空间中距离原点的远近表征了其在图像中的位置是否为地物区块的边缘,利用这点可以对高光谱图像进行空间分割。在分割后的每个子块图像内部只选取少数"最纯"像元参与端元提取算法,从而大大降低了端元提取的计算复杂度。     

一种顾及上下文的高光谱遥感图像端元提取方法

端元提取技术是混合像元分解中重要的步骤之一,传统的端元提取方法仅考虑了像元的光谱信息。本文将数学形态学算子扩展到高光谱空间,并应用到端元提取技术中,可以顾及像元的上下文信息。利用AVIRIS高光谱仿真数据对算法进行了实验验证,结果表明本文算法具有较强的抗噪能力和较高的可靠性。在此基础上,结合徐州地区的EO-1 Hyperion高光谱遥感图像,使用本文算法进行了端元提取应用研究,将实验结果与纯净像元指数、顶点成分分析方法做了对比分析和精度评价,证明本文算法是一种可靠的高光谱遥感图像端元提取技术。     

空-谱协同正则化稀疏超图嵌入的高光谱图像分类

传统依据图嵌入的高光谱图像维数约简算法多数仅利用光谱信息表征像元间单一关系,忽视了数据间的多元几何结构。本文提出了一种面向高光谱图像分类的空-谱协同正则化稀疏超图嵌入算法(SSRSHE)。该算法首先利用稀疏表示揭示像元之间的相关性,自适应选择近邻,并构建稀疏本征超图和惩罚超图,以有效表征像元间的复杂多元关系,并进行正则化处理。然后利用遥感图像空间一致性原则,计算局部空间邻域散度来保持样本局部邻域结构,并引入样本总体散度来保持高光谱数据的整体结构。在低维嵌入空间中,尽可能使类内数据聚集、类间数据远离,提取鉴别特征用于分类。在Indian Pines和PaviaU高光谱遥感数据集上试验结果表明,本文算法总体分类精度分别达到86.7%和 92.2%。相比传统光谱维数约简算法,该算法可有效改善高光谱图像地物分类性能。     

基于K-L变换的多光谱遥感图像检索方法研究

在遥感图像检索中,光谱特征的应用最为广泛。本文研究了基于光谱特征进行遥感图像检索的方法。针对目前应用越来越广泛的多光谱、高光谱遥感图像波段多的特点,提出了基于K-L变换的检索方法,将多维图像降维处理,在此基础上提取遥感图像的光谱特征,通过检索图像与目标图像的光谱特征对比实现多光谱遥感图像的检索,并通过实验验证了本文方法的有效性。     

高光谱遥感图像的端元递进提取算法

针对高光谱遥感图像中可能并不存在图像端元这一问题,试探的提出一种基于线性混合模型下对初步提取的最近似于端元的像元进行再分析的端元提取算法,即高光谱遥感图像的端元递进提取算法.首先针对3个端元线性混合的图像进行提取,在图像中找到最大近似于端元的像元,利用凸面单形体的几何性质,找出初步提取像元附近位于图像端元构成的凸面单形体边界上的像元,通过计算图像端元在边界像元中的含量,应用线性反解提取出图像端元.模拟图像中的初步结果表明在不存在图像端元的图像中,该算法可以有效的提取3个端元,应用于实际Hyperion图像取得了较好的实验效果.     

融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类

提出了一种像元形状指数及基于形状和光谱特征融合的高（空间）分辨率遥感影像分类方法。形状和光谱是遥感影像纹理的具体表现形式,尤其在高分辨率影像中地物细节得到充分表达,相邻像元的关系及其共同表征的形状特性成为分类的重要因素。本文用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,同时为了更全面地利用影像特征,提出了基于支持向量机的形状和光谱融合分类方法。实验证明,该方法计算简便且能有效表达高分辨率影像的地物特征,提高分类精度。     

一种多/高光谱遥感图像端元提取的凸锥分析算法

凸锥分析方法常用于多光谱和高光谱遥感图像的端元提取。遥感图像中的每个像元都可以看作一个多维向量,整幅影像看作由离散的非负向量构成的凸锥,通过寻找凸锥的角点来自动获取图像的端元。本文提出了一种自动选择最佳凸锥角点的方法,应用到传统的凸锥分析方法中,提高了凸锥分析方法的效率。利用模拟数据和真实数据实验验证了算法的可行性。     

高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元

现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。     

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。     

高光谱影像稀疏解混的空间同质分析法

本文针对高光谱遥感影像端元丰度的稀疏性和空间分布平滑性,提出一种基于空间同质分析的稀疏解混算法。该算法首先对高光谱影像进行空间同质分析来提取同质指数,然后根据同质指数对稀疏回归解混模型中的空间正则项赋予不同权重,使其能更好地反映高光谱影像端元丰度分布的空间复杂性,进而实现对高光谱混合像元的有效分解。模拟数据和真实数据的实验分析表明：本文提出的算法能更好地保持结果的稀疏性和丰度空间分布的平滑性并且具有一定的抗噪性,提高了整体的解混精度。     

面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析

为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。     

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。     

综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类

常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法（最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析）下,使用不同聚类方法（k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法）借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱“椒盐”现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。     

基于ASTER的蛇绿混杂岩带岩性识别

本文运用ASTER遥感数据识别与提取新疆南天山铜花山地区蛇绿混杂岩带岩性信息。首先,利用比值法快速区别岩性,并比较了识别同一种岩性的不同指数的性能;然后,将对数残差算法应用在ASTER数据的短波红外波段上,在区域尺度上把蛇绿岩杂岩体同围岩区分开来;最后,运用标准光谱数据和光谱角填图法识别出多种蛇绿岩成分及其空间分布。现有地质图和野外验证反映出该方法有一定效果。利用混淆矩阵对光谱角填图法分类结果定量评价,结果表明,把ASTER的可见光-近红外、短波红外波段数据结合在一起进行岩性分类,可以达到比单独用短波红外数据分类更高的分类精度。     

Hyperion高光谱影像坏线修复的局部空间-光谱相似性测度方法

Hyperion高光谱影像中的坏线将直接影响后续应用的准确性。针对Hyperion高光谱辐射率数据的特点,考虑影像中坏线像元与邻近像元在空间和光谱上的相似性,提出了一种局部空间-光谱相似性测度（local spectral-spatial similarity measure,LS₃M）,以实现对Hyperion高光谱数据的描述和坏线修复。LS₃M由空间和光谱两部分的相似性测度构成,前者为欧氏距离度量,后者组合了Canberra距离和光谱相关角（spectral correlation angle,SCA）。考虑到Hyperion高光谱不同波段的辐射率特性,引入信息熵对SCA进行约束。针对相似像元的邻近搜索问题,引入相似度均值与方差对光谱相似性阈值进行动态调整。为验证该方法的有效性,选取了沙漠、草原、森林、城郊、沿海城市和内陆城市6种典型场景的Hyperion高光谱数据进行模拟坏线的定量误差分析和真实坏线的定性评价;通过与邻域均值法及常规光谱相似性测度的对比,证实LS₃M法坏线修复精度更高,稳定性更好。     

基于立体环形邻域的GMRF模型及其在遥感影像纹理识别中的应用

对传统的GMRF模型进行了扩展,建立了基于立体环形邻域的GMRF模型,并设计了分步模型参数求解方法。这种新的模型不仅全面考虑了多光谱高分辨率影像中各波段内像元之间的空间相关性,而且还顾及了波段间像元的相关性。与传统的GMRF模型相比,基于立体环形邻域的GMRF模型提取的纹理信息更为丰富。采用Forrest彩色纹理图像和QuickBird卫星遥感影像进行了实验验证,实验结果表明本文提出的基于立体环形邻域GM-RF模型的纹理识别算法具有较强的普遍适用性,对不同情况的纹理影像(即空间相关性主要存在于波段间还是波段内)进行识别均能获得较好的分类效果。     

遥感影像变化检测方法的比较——以堰塞湖灾害点为例

一个对象（现象）在不同的时间发生的变化存在着一定的相关性,利用光谱和空间相关性信息提取出地物发生变化的方法──基于邻域相关性图（NCIs）和基于交互相关性分析（CCA）的变化检测方法分别取得了不错的效果。为了探究这两种方法在土地覆盖变化检测中的适用性,对其进行应用并评价。以堰塞湖灾害点为试验区,选取了同一年份的两期高分一号卫星影像,对比了监督的基于NCIs的方法和监督的分类后比较法及非监督的基于CCA的方法和非监督的分类后比较法。结果表明：基于NCIs的方法在邻域半径等于3像素时,总体精度最大,为93.05%,比监督的分类后比较法（采用支持向量机分类器,总体精度为93.03%）稍好,但其受邻域半径的制约较大;基于CCA的方法在阈值等于20像素时,总体精度最高,为93.95%,比非监督的分类后比较法（采用ISODATA分类器,总体精度为90.52%）好,但不足在于需要经验判断并试验求取最佳阈值,以及需要已知前一个时相的地表真实值。     

水下声图像多分辨率融合研究

针对水下特殊环境的声图像特点,提出了一种基于梯度金字塔的图像融合算法。首先,对已经配准的源图像进行梯度金字塔分解;然后,在多分辨率下对两幅图像构建基于局部邻域的显著性量测和匹配性量测。在构建显著性量测中,针对高分辨率层采用局部梯度,低分辨率层采用局部方差;在构建匹配性量测中,针对高分辨率层利用局部相关性,低分辨率层利用局部方差比,并且利用图像的局部特征指导融合策略。最后,经过合成模块和多分辨率逆变换得到融合图像。声纳图像融合实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于邻近图的点群层次聚类方法的研究

空间聚类是点状空间目标群在地图综合中必须解决的问题。分析点群的几种常用邻近图的特征及其层次关系,并基于原始的点集合生成的DT构建相应的GG,UG,MST和NNG,然后在所选择的密度适应性约束、距离适应性约束和偏差适应性约束这三种条件下,利用所生成的邻近图进行了点群的层次聚类。研究并改进现有的点状空间目标群的无监督层次聚类方法,并通过实例验证该算法的可行性。