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。     

基于多层形状特征提取与融合的城市高光谱影像解译

以前的研究往往从像素光谱的角度来解译高光谱影像,忽略了像素间的空间上下文关系。本文提出一种基于像素和对象层形状特征提取与融合的方法,把多层形状特征和光谱信息用支持向量机(SVM)输出函数方法进行融合,用于提取城市高光谱影像的形状特性,利用影像的空间关系。实验用HydICE-DC航空高光谱数据对提出的方法进行了验证,结果表明:像素级形状指数能够提供比对象级形状指数更优的结果,但像素—对象级形状特征的融合,能够给出更高的精度。     

基于模糊ARTMAP神经网络模型的遥感影像亚像元定位

结合亚像元的相关理论.提出了基于模糊ARTMAP神经网络模型的遥感影像亚像元定位方法,利用该方法对模拟的武汉地区的TM影像进行了实验,并将实验结果与BP神经网络模型进行了比较.结果证明,利用本文方法能够更有效地解决亚像元定位的问题.     

利用全极化SAR数据去方位向模糊的舰船目标检测方法

在SAR成像过程中,利用目标相对于雷达运动的多普勒频率进行方位向压缩来提高方位向分辨率。对于海面舰船目标,往往由于SAR发射的脉冲重复频率过低,回波信号的多普勒频率欠采样,引起高亮度的方位向模糊噪声,产生虚假目标。若直接利用传统CFAR、子孔径相干等目标检测算法,会把方位向模糊引起的虚假目标误判为舰船目标,降低了舰船目标的检测精度。针对SAR影像方位向模糊现象,提出一种利用全极化SAR数据的舰船目标检测算法,其利用H-A-Alpha分解得到的第三散射机制,结合方位向全极化子孔径相干,消除了方位向模糊噪声对舰船目标检测的影响,提高了舰船目标的目标杂波比。通过采用日本玉野Kojimawan港口附近的C波段AIRSAR全极化数据进行试验,验证了该算法能消除SAR方位向模糊,降低虚警率,提高舰船目标的检测精度。     

多波段信息融合的遥感影像变化检测

传统遥感影像变化检测方法大多基于单波段信息,难以完整检测影像的变化信息。针对该问题,提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的多波段遥感影像变化检测方法,利用MRF模型融合所有波段的变化信息。在求解MRF模型参数的过程中,引入MoLC与EM混合模型进行迭代计算。实验结果表明,本文方法的检测精度优于现有的变化检测方法,并且稳定性良好。     

不依赖人工定标器的全极化SAR定标研究进展

极化定标是极化合成孔径雷达应用的前提。传统极化定标方法以地面布设的人工定标器为参考,通过极化畸变模型对系统误差进行求解与标定。然而,人工定标器价格昂贵、数量稀少,每次定标任务都需根据传感器过境方向、雷达视角等信息进行设备调整;此外,现代雷达系统工作波位多、入射角调节范围大,不同视角获取影像的定标参数也不相同,这对地面定标设备的布设精度、调整的时效性提出了更高要求。为了及时、快速地完成极化定标,如何以自然界中的某些特殊地物作为人工定标器的替代品来完成定标具有重大的科学价值。本文综述了近年来国内、外提出的不依赖人工定标器的SAR极化定标研究进展（即自主定标）。首先阐述了极化定标的基本流程与极化质量评价体系;然后对近年来高精度自主定标相关研究进行了梳理,根据技术特点将其分为基于自然地物约束的自主极化定标、基于似角反射器的自主极化定标两类,对不同算法适用性进行了分析;最后对未来的研究方向进行了展望。     

混合三角网极化干涉SAR影像配准

以常用SAR影像三步配准法为基础,针对国产机载X波段极化干涉SAR影像的变形特点,提出了一种分块格网与三角网相结合的极化干涉SAR配准方法。首先,在影像分块的基础上利用最大-次大相干系数识别不可靠点;再用三角网限制配准误差传播;最后,进行配准模型系数求解。实验结果表明,所提出的改进方法相比于普通方法,提高了极化干涉SAR影像的配准精度,有效地改善了主辅影像的干涉质量,适用于新型国产机载极化干涉SAR数据的后处理。     

利用自适应最优极化对比增强检测SAR影像边缘

针对边缘检测中极化信息利用率不高的问题,提出了一种结合自适应最优对比增强与均值比的合成孔径雷达边缘检测新方法,并分析新算法特性后,推导了其快速版本。实验结果表明,新方法具有更好的检测性能。     

引入规范化圆极化相关系数的保持极化散射特性的分类算法

极化SAR三分量分解中,和SAR视线不垂直的人工建筑物常被分为体散射类型,进而引起建筑物和森林的误分类。针对此不足,利用此类建筑物的反射非对称性,提出了一种引入规范化圆极化相关系数(NC-CC)的保持极化散射特性的分类算法。实验结果表明,本文提出的方法能够将与SAR视线不垂直的人工建筑物从体散射类型中分离出来。     

Fuzzy ARTMAP算法在城市不透水面估算中的应用研究

为了克服线性光谱混合分析模型的缺陷,兼顾Landsat ETM+和Quickbird遥感数据多源信息及Fuzzy ARTMAP神经网络自适应学习的优势,提出了利用Fuzzy ARTMAP方法来估算城市不透水面覆盖度(ISP)。以武汉市为例,结果表明,与线性光谱混合分析模型相比,基于Fuzzy ARTMAP神经网络方法估算结果精度较高,与实际城市不透水面覆盖度分布范围一致。