| 摘 要： | 测绘,计算机、通信等技术的发展,使得空间数据量持续增长并呈现出鲜明的异构性,尤其是步入大数据时代,数据来源纷呈、数量激增。作为空间信息的主要载体,高质量遥感影像一直是遥感工作者孜孜追求的目标。时至今日,海量遥感数据与有效信息匮乏之间的矛盾日显突出。不言而喻,"信息"是遥感影像数据的基本和核心。如何合理而有效地对遥感影像进行信息度量与分析,对进行遥感影像数据信息挖掘具有极其重要的意义。除了为遥感影像信息提供定量的指标,对遥感影像处理过程进行定量的信息分析,对于改善影像处理的性能也具有重要的指导作用。影像信息的度量一直是一个复杂有争议的问题,虽然已有一些对信息的描述方法,但是至今仍没有一个全面有效的解决方案。信息论作为信息科学中一门普适性的理论,已经逐渐渗透到遥感领域中来。本文以信息论为主要理论支撑,以信息测度为主线,结合遥感影像的特点,对遥感影像的信息度量方法与分析方法进行了研究。通过对遥感影像的统计特性和信息测度的详细分析,并结合现有研究成果和方法,建立遥感影像信息度量与分析框架,研究了顾及空间相关的空间熵度量方法、顾及噪声与相关性的多波段影像信息度量方法、遥感影像降质过程的信息传输率影像复原的性能限等关键问题。本文主要的研究工作和创新之处体现在:第一,系统总结了现有遥感影像信息度量的方法,噪声评价方法,以及信息理论在遥感领域应用的研究现状。对现有的研究方法进行了归纳、总结,分析现有方法的优势与存在的不足。第二,研究了用于遥感影像的信息熵与互信息测度,以及用于影像信息分析的信息率失真理论。分析了影响遥感影像信息度量的主要因素,建立了以信息论为基础的遥感影像信息度量与分析框架,为遥感影像的信息度量与分析方法提供理论模型,构建了用于信息度量的信源熵模型和用于成像过程信息分析的互信息模型。第三,分析了影像空间相关对影像信息度量的影响,研究了一种基于简化的马尔科夫随机场的空间熵测度方法,在顾及空间相关的基础上用以度量遥感影像的信息量。并与有代表性的影像信息度量方法进行对比分析,验证空间熵信息测度的有效性。并将影像的空间熵测度推广到两幅影像共同信息的度量,并将其应用于分析遥感影像融合过程中的有效信息流量。第四,对现有的遥感影像噪声评价方法进行了全面的总结,分析了现有技术方法的特点和不足,在此基础上,提出一种改进的散点图噪声估计方法,可以提高遥感影像噪声估计的精度与稳定性。在影像噪声估计与去相关的基础上,研究了一种基于广义高斯分布(GGD)和参数熵模型的多波段影像信息测度方法。该方法通过一种无损压缩编码(DPCM编码),在不损失影像信息的情况下对影像进行去相关处理,通过去相关处理消除影像波段内和波段间的信息冗余。通过对不相关的影像数据分布进行去卷积处理获取无噪且不相关的影像信号的概率密度函数,去除噪声的影响。该方法可以很好地度量多波段影像的有用信息量,也可对多光谱影像灰度信息与纹理信息进行综合分析。第五,针对降质成像系统的特点,即观测数据受到系统点扩散函数(PSF)和噪声的降质作用,提出一种顾及PSF和噪声的条件互信息测度方法,用以量化通过成像系统的信息传输率。对于成像过程的信息传递的分析有利于对成像场景信息的预判,将成像过程的信息传输率应用于遥感影像复原性能限的推导。针对降质影像复原的性能限问题,提出了一种基于信息率失真理论的影像信息分析方法。该方法以MSE(MeanSquaredError)为失真度度量参数,用率失真函数R(D)的反函数失真率函数D(R)求解影像复原的性能限,从而为遥感影像复原算法提供理论指导。
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