基于高精度端元的混合像元线性分解模型研究

从理论上阐述了混合像元的产生机理和混合像元线性分解模型,研制了一套地面成像光谱实验系统,直接获取了高精度的端元光谱数据,通过像元合并的方式构造混合像元,针对不同丰度的非立体空间混合像元端元,分析了根据线性分解模型加权计算得到的光谱与实际混合光谱的误差,进而论证了线性分解模型的精度.     

短波红外成像光谱仪性能检测与定标装置

描述了短波红外成像光谱仪研制中所涉及的系统总体性能检测与定标装置。短波红外成像光谱仪是一台基于棱镜-光栅-棱镜(PGP)组合分光的、推帚式成像的航空成像光谱仪,其探测波段为1000～2500nm,视场角为24°。短波红外成像光谱仪的系统总体性能检测贯穿于仪器研制的全过程中,包括对仪器关键器件的测试,仪器的空间分辨率、视场角及内方位元素等总体指标的测试;短波红外成像光谱仪的定标包括实验室及外场的光谱及辐射定标,它们是仪器研制成功及深入应用的重要保证。最后,介绍了仪器在实验室成像及航空实验成像状况。     

新型制冷Dyson光谱仪设计

为了解决传统Dyson制冷型光谱成像技术由于紧凑结构带来的空间部件重叠、谱线弯曲、色畸变等问题,本文创新性地提出基于传统Dyson光谱仪物面-像面分离设计的思想。根据新型Dyson像差原理,推导了新型Dyson离轴像差理论,依据理论对传统Dyson光谱仪进行改进和优化,设计了一款相对孔径为1/2,口径为50 mm,波段为8~12μm的新型Dyson光谱仪。利用二次成像原理图,完成系统二次成像组结构参数的相关计算,通过像差优化,使系统实现100%冷光阑匹配。设计结果表明:系统的谱线弯曲小于20μm,色畸变小于35μm,光谱分辨率优于80 nm,系统奈奎斯特频率在17 lp/mm处接近衍射极限。     

成像光谱仪

近二十年,光学遥感仪的迅速发展,已经使气象卫星和地球资源卫星相继实用化。它摄取地球表面或大气层的视频图像数据,不停地从卫星送回地球,为现代的社会生活提供必不可少的信息资源。一、空间分辨率和光谱分辨率目前实用的光学遥感信息获取手段,是根据光学-机械扫描成像的原理,在预先设定的光谱波段里摄取目标区的图像数据。图像像元的张角(即空间分辨率)以及光谱波段的宽度(即光谱分辨率),是衡量图像质     

多光谱热像仪改进成像质量

通过大气对地球表面成像存在许多困难。但1998年 10月 31日发射的一个卫星携带的先进多光谱热像仪可以克服它们。设计的 15波段传感器系统可对大气条件进行修正 ,并改进辐射计精度。洛斯·阿拉莫斯国家实验室空间和遥感科研组领导人 P.G.Weber说 :此仪器的谱带范围从蓝光到长波红外 ,可像红外成像波段一样以相同空间分辨率对大气水蒸汽、气溶胶、薄云进行修正。这将提供比依靠较少光谱波段的空中摄像装置大的能力。Spot 4用三个波段成像 ,而 Landsat则用 7个波段成像。休斯研究实验室建立了一种使用带有 12 .5μm和 50 μm像素的三个传感…     

基于光谱维小波特征的混合像元投影迭代分解

混合像元线性分解是高光谱遥感应用的关键技术之一.本文利用小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种以小波低频系数为特征的混合像元投影迭代分解的方法.首先利用离散二进小波提取了高光谱影像特征,再基于影像特征,用投影迭代方法自动确定出端元光谱,并以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分.实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度.     

AOTF成像光谱仪及其在青藏高原多尺度遥感中的试验应用

简要阐述了AOTF的光学滤波机理和AOTF成像光谱仪的系统架构,研制了一套基于AOTF的地面成像光谱试验系统,将其应用于青藏高原多尺度遥感试验,针对高原植被试验区获取了不同尺度的成像光谱数据,为多尺度遥感试验提供了更为丰富的地面支持及比对数据。通过对数据的处理分析,证明了该技术在工程上的可行性,并为遥感图像混合像元分解等问题提供了新的解决方案。     

AOTF成像光谱仪及其在青藏高原多尺度遥感中的试验应用

简要阐述了AOTF的光学滤波机理和AOTF成像光谱仪的系统架构,研制了一套基于AOTF的地面成像光谱试验系统,将其应用于青藏高原多尺度遥感试验,针对高原植被试验区获取了不同尺度的成像光谱数据,为多尺度遥感试验提供了更为丰富的地面支持及比对数据.通过对数据的处理分析,证明了该技术在工程上的可行性,并为遥感图像混合像元分解等问题提供了新的解决方案.     

变间隙法布里-珀罗干涉式长波红外光谱成像系统

干涉式长波红外光谱成像技术以其独特的工作原理和谱段特性,在众多领域具有广泛的应用前景。为解决仪器小型化、轻量化问题,研究了一种基于变间隙法布里-珀罗（F-P）干涉仪的新型长波红外光谱成像系统。在分析系统工作原理的基础上,研究了确定F-P干涉腔两反射面的反射率、变间隙干涉腔的楔角等主要参数的理论依据;搭建了实验系统,得到了整个装置对黑体宽波段热辐射的响应;通过将系统测得的聚丙烯薄膜的透过率曲线与高精度光谱辐射计测量结果进行比较,结果显示系统光谱分辨率满足理论设计要求。研究表明:该系统能够有效满足长波红外光谱成像系统的轻便化、小型化的需求。     

基于Offner凸面光栅星载CO2成像光谱仪光学系统设计

星载CO₂成像光谱仪具有图谱合一、高空间分辨率、高时间分辨、非接触和长期监测的优点,已成为监测全球温室气体变化的重要手段之一。为解决大视场因入射狭缝较大,信噪比低,成像质量不佳的问题,文中对Offner成像光谱仪的光学系统初始结构设计提出了一种新方案。该方案基于在30 mm狭缝处发出的子午光线、弧矢光线在中心波长处相切,提高入射光线在整个光谱范围内的利用率。利用光学设计软件,设计在1594~1619 nm波段范围内,F数为2.5,光谱系统分辨率为0.1 nm的成像光谱仪。设计结果表明,点列图均方根（RMS）半径小于5 μm,系统在33 lp/mm处的传递函数优于0.7。此外,该系统采用像元合并（即扩展像元）的方法,进一步提高光谱信号的探测强度,该设计方案能够满足应用于星载CO₂成像光谱仪大视场、高光谱分辨率和高信噪比的遥感探测需求。     

高光谱解混方法研究

高光谱图像的空间分辨率较低,导致大量混合像元存在于高光谱图像中。混合像元的存在是使高光谱图像目标分类准确率降低的主要原因之一。高光谱像元解混在高光谱遥感图像处理中具有非常重要的意义。高光谱像元解混主要分为线性和非线性光谱解混两种方法,研究最广泛的是线性光谱解混。归纳了线性光谱解混的两个步骤:（1）提取纯净像元中地物的光谱信号,即提取端元,这是关键步骤;（2）利用端元的加权线性组合对混合像元进行光谱解混,即丰度反演。简述了端元提取及丰度反演研究的主要进展,介绍了端元提取的几种典型算法。通过归纳、对比和分析,总结了不同端元提取方法的特点,并对高光谱解混的研究前景进行了展望。     

Hyperspectral image super-resolution combining with deep learning and spectral unmixing

In recent years, hyperspectral image super-resolution has attracted the attention of many researchers and has become a hot topic in the field of computer vision. However, it is difficult to obtain high-resolution images due to imaging hardware devices. At present, many existing hyperspectral image super-resolution methods have not achieved good results. In this paper, we propose a hyperspectral image super-resolution method combining with deep residual convolutional neural network (DRCNN) and spectral unmixing. Firstly, the spatial resolution of the image is enhanced by learning a priori knowledge of natural images. The DRCNN reconstructs high spatial resolution hyperspectral images by concatenating multiple residual blocks, each containing two convolutional layers. Secondly, the spectral features of low-resolution and high-resolution hyperspectral images are linked by spectral unmixing. This approach aims to obtain the endmember matrix and the abundance matrix. The final reconstruction result is obtained by multiplying the endmember matrix and the abundance matrix. In addition, in order to improve the visual effect of the reconstructed image, the total variation regularity is used to impose constraints on the abundance matrix to enhance the relationship between the pixels. The experimental results of remote sensing data based on ground facts show that the proposed method has good performance and preserves spatial information and spectral information without the need for auxiliary images.     

双约束深度卷积网络的高光谱图像空谱解混方法

高光谱图像凭借其“图谱合一”的特点逐渐在军事、环境、农业等方面发挥出重要作用。但是，由于传感器空间分辨率的限制以及地物分布的复杂多样性，高光谱遥感图像中通常存在大量的混合像元，严重制约了高光谱遥感的应用范围。目前，处理混合像元问题最有效的分析方法是混合像元分解（解混）。近年来，深度学习的发展对高光谱遥感产生了重大影响，也催生出一系列基于深度学习的解混方法。现有基于深度学习的解混方法在隐藏信息挖掘方面表现出极大的潜力和优势，通常情况下能够取得更加准确的结果。然而，这些方法大多只考虑了地物的光谱信息而忽略空间分布规律，导致在复杂场景中估算结果可能并不理想，逐渐难以满足工程应用的实际需求。为进一步发掘和利用空间信息提升解混的准确性，本文构建了一种新的深度学习网络来实现高光谱图像解混。新提出的解混网络采用卷积层来获取先验信息，利用高斯核函数的特性来协助区分物质属性，并且通过分配中心像元与邻域像元间的权重来增进丰度平滑性。在新网络中，本文使用Softmax作为丰度对应层的激活函数来约束丰度的输出。此外，在Softmax中，本文采用了L1/2正则化来避免节点出现过拟合而影响最终结果，进一步强化了网...     

高光谱线性解混研究进展

受高光谱遥感仪器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,高光谱图像中存在大量混合像元,成为阻碍高光谱遥感技术应用和发展的关键因素。高光谱混合像元分解技术已成为高光谱图像处理中的关键技术。系统地整理近年来高光谱解混的相关算法,从端元提取和丰度估计两个方面介绍高光谱解混的研究进展。对高光谱解混的相关算法进行分类总结,并对其原理和优缺点进行了对比分析。结合当前研究现状针对存在的问题做出了展望,指出今后可从模型共存、空谱结合、时效性以及工程实用化的角度对高光谱解混作进一步研究。     

空间高光谱成像仪的光学设计

空间高光谱成像仪是现代空间遥感器的新型载荷,设计的空间高光谱成像仪光学系统由前置望远系统和光谱成像系统两部分组成,对前置望远系统和光谱成像系统分别设计,再进行组合优化。前置望远系统采用离轴三反结构,在增大幅宽、提高成像质量的同时减小高光谱成像仪光学系统的畸变。为了保证光学系统结构的紧凑,前置望远系统采用视场分离的方式设计,进一步提高了光学系统的分辨率。凸面光栅是现代光栅刻划技术的最新成果,光谱成像系统采用次镜为凸面光栅的Offner光栅光谱仪,实现了光谱成像系统的高分辨率与小型化。组合优化后的高光谱成像仪光学系统幅宽大、体积小、成像质量好、光谱分辨率高、光谱通道数多,全视场全谱段MTF在Nyquist频率下高于0.7,成像弥散圆80%的能量集中在15 m范围内,小于探测器18 m的像元尺寸,均高于系统技术指标要求。     

基于端元优化的非线性高光谱分解算法

针对高光谱图像中端元的可变性和光谱的非线性混合特性,提出一种基于端元优化的非线性光谱解混算法,通过加入阴影端元对混合像元的端元集进行优化,对优化的端元子集采用基于分层贝叶斯模型的双线性光谱分解算法进行光谱分解。模拟数据和真实数据实验表明,提出的算法能很好地解决高光谱图像中存在的阴影效应,分解效果优于FCLS和GBM算法。     

轻小型掩膜式光谱光学系统

掩膜式光谱仪通过分光镜,将入射场景分为空间维和光谱维两路分别采集,然后对其进行信息融合,实现光谱高动态视频信号的获取,在动态高光谱成像领域具有广泛的应用价值。为了解决掩膜式光谱仪轻小型化问题,针对光谱光学系统部分,进行镜片数量的精简化设计,采用光栅替换传统棱镜,在实现线性色散的同时使结构进一步紧凑。并针对光栅无用级次产生的杂散光问题进行分析,论证了系统设计的可行性。最终设计的系统在400~1 000 nm范围内,光谱分辨率均小于4 nm,全视场奈奎斯特频率处平均调制传递函数(MTF)均大于0.4,像面照度均匀性高于0.9,实现良好像质;同时杂散光产生的信噪比为0.06,不影响光谱信息的采集。     

A Convex Analysis-Based Minimum-Volume Enclosing Simplex Algorithm for Hyperspectral Unmixing

Hyperspectral unmixing aims at identifying the hidden spectral signatures (or endmembers) and their corresponding proportions (or abundances) from an observed hyperspectral scene. Many existing hyperspectral unmixing algorithms were developed under a commonly used assumption that pure pixels exist. However, the pure-pixel assumption may be seriously violated for highly mixed data. Based on intuitive grounds, Craig reported an unmixing criterion without requiring the pure-pixel assumption, which estimates the endmembers by vertices of a minimum-volume simplex enclosing all the observed pixels. In this paper, we incorporate convex analysis and Craig's criterion to develop a minimum-volume enclosing simplex (MVES) formulation for hyperspectral unmixing. A cyclic minimization algorithm for approximating the MVES problem is developed using linear programs (LPs), which can be practically implemented by readily available LP solvers. We also provide a non-heuristic guarantee of our MVES problem formulation, where the existence of pure pixels is proved to be a sufficient condition for MVES to perfectly identify the true endmembers. Some Monte Carlo simulations and real data experiments are presented to demonstrate the efficacy of the proposed MVES algorithm over several existing hyperspectral unmixing methods.     

基于多目标蝙蝠优化的高光谱图像解混算法

由于高光谱图像的丰度特性,盲源分离算法 不能直接用于高光谱图像解混。同时,在解混过程中用 梯度算法对目标函数进行优化时易陷入局部最优。为此,本文提出了一种基于多目标蝙蝠优 化算法的高光谱图 像解混算法。该算法将高光谱图像模型中存在的丰度非负约束及丰度和 为一约束作为解混的两个目标函数, 将解混问题转化为对目标函数的优化问题,同时引入多目标蝙蝠优化算法来求解,从而实现高光谱图像解 混。实验结果表明,本文算法能有效解决上述问题,并且当改变图像的信噪比 、像元纯度和像素数时,观察光 谱角距离与均方根误差值的变化情况,与其它解混算 法相比,本文算法具有更高的解混精度和很好的抗噪性,在像元纯度很低的情况下也有很好 的性能。     

基于光谱相似度量的高光谱图像多任务联合稀疏光谱解混方法

基于图像中存在的邻域以及非局部相似等图像空间特征和联合稀疏解混思想,该文提出一种基于高光谱图像光谱相似性度量的多任务联合稀疏解混方法。通过高光谱图像的光谱特性统计值设定光谱度量阈值,对高光谱图像中相似的像元光谱进行光谱相似性度量分组,再对分组像元光谱数据进行多任务联合稀疏光谱解混模型的构建和求解,得到最终的丰度系数。模拟数据实验结果表明,该方法一定程度上提升了现有联合稀疏光谱解混方法的丰度估计精度,真实数据结果也验证了方法的有效性。