评<高光谱遥感及其应用>一书

由海外学者薄瑞良、宫鹏合著的《高光谱遥感及其应用》一书近期将由高等教育出版社正式出版发行。本书是高等教育出版社筹划的“海外学者科技丛书”之一,也是南京大学“国际地球系统科学实验室”讲座教授丛书的第一部。作者在总结多年高光谱遥感教学研究的基础上,将十年来的工作经验和研究成果进行了细致的整理、提炼和升华,以教学参考书的形式系统地论述了高光谱遥感的成像机理、技术特点和应用方法,在国内外尚属首次,可喜可贺!高光谱遥感技术的发展为遥感信息定量应用开辟了新的前景,并将进一步推动遥感信息实用化进程。随着国内外一系列…     

飞行目标红外多光谱高效识别算法

随着新型诱饵的快速发展,在日益复杂的目标环境中探测识别真假目标是红外探测识别系统最难解决的技术问题之一.通过分析天空背景下红外小目标,干扰物,噪音及背景的光谱特性,利用人造飞行目标光谱辐射强度高且相邻波段光谱辐射强度连续性特点,提出了一种以多光谱辐射强度和梯度相组合的目标识别高效算法.就此给出了相应的仿真算例,验证了算法在获取的红外图像信噪比很低,背景高亮度,多个诱饵干扰的条件下也能准确识别目标,具有更强的自适应性,更高的识别率和更为快捷的处理能力.     

高光谱传感器CASI与SASI支持下的水体精准提取

针对水环境监测的实际需求,研究选用具有cm级空间分辨率和nm级光谱分辨率的机载航空高光谱成像仪CASI和SASI数据,在380 ～2450 nm光谱范围内,提出了一种水体精准提取综合模型,建立了一种适用于CASI和SASI数据的水体提取方法体系.有效地解决同谱异物、阴影遮挡和地形起伏等问题,经与七种常规提取方法对比验证,提取精度达到98.41％,k系数达到0.97,在目视效果和制图精度上,都显著高于传统方法,实现了精准提取水体的目标.     

光谱遥感岩矿识别基础与技术研究进展

遥感技术的发展与地物光谱特征的研究密不可分。主要从光谱遥感发展与地质应用的趋势出发,从光谱遥感岩矿识别基础与识别技术方法两方面阐述了光谱遥感的研究进展。对于遥感岩矿的识别基础,主要阐述物谱关联和物理模型研究的技术方法与进展以及其对遥感地质应用的促进与深化。在技术方法方面,主要从多光谱与成像光谱两个层次上,分析利用光谱特征进行岩石矿物识别的研究进展及其潜力与可行性。强调了岩石矿物光谱特征在遥感岩矿识别与地质成因信息提取中的重要性。     

光谱图谱数字化系统

早期光谱仪器输出的往往是单个数值或图谱,不能满足现代实验分析技术的许多需要。利用现代数字图像处理技术,开发光谱图谱数字化系统,将分析仪器记录在记录纸上的光谱图谱数字化,实现仪器输出数字化,既延长了仪器的使用寿命又开拓了仪器的新的功能,低成本的完成仪器的数字化升级。     

一种光谱拟合系统的设计与实现

为提高光谱数据分析效率,利用多个不同波段LED对目标光谱进行快速合成,提出一种光谱拟合系统,通过建立光谱数据库并使用上位机对目标光谱曲线进行数据提取,采用优化算法求解驱动电流最优参数,并由下位机实现对目标光谱的实际拟合。光谱采集结果分析表明,实际输出光谱曲线对AM1.5光谱以及随机绘制光谱曲线的拟合优度分别为0.69和0.77,能够较好地体现目标光谱的变化趋势。     

红外探测器光谱响应测试数据处理

为红外探测器光谱响应测试数据处理编制了数据库，描述了该数据处理库的编制过程与系统结构，详细了各部分的作用与功能，其最大特点最编制的数据库与进口的红外探测器光谱响应自动测试系统进行了较好的衔接，解决了红外探测器光谱响应自动测试系统数据处理功能中存在的若干问题。     

两种测定水的室内可见：近红外反射光谱的方法及应用比较

设计了两种辅助装置,探索利用室内光谱仪测定水的可见一近红外射光谱。通过比较证明两种方法都可以获得较好的测试结果,水体在可见一近红外波段的吸收峰在测量结果中都有较明显的显示,和野外光谱仪相比灵敏度较高。利用水的室内可见一近红外光谱可以区分不同类型的自然水体,发现受有机物污染的水体反射率比未受有机物污染的清洁水反射率要国利用遥感技术进行水污染研究提供了依据。     

打印机光谱特性化方法研究综述

目的 打印输出技术是目前国内外图像复制领域的主流技术。打印机特征化旨在建立打印机输入控制值与输出色彩信息值之间的对应关系,保证打印输出图像各像素色彩值的准确性。基于可见光谱的打印机特性化过程,以图像光谱信息作为打印机特性化过程中的色彩控制依据,可避免基于色度的打印输出过程所固有的同色异谱问题,实现图像色彩复制领域最高级别的无条件颜色匹配。在广泛文献调研的基础上,本文回顾了打印机光谱特性化方法各部分研究的发展历程,分析介绍了该领域主要研究内容及其研究现状,对打印机光谱特性化方法流程进行了较为全面的综述。方法 以Yule-Nielsen修正的光谱Neugebauer模型（YNSN模型）为典型代表,从打印机墨量限制方法、正向光谱预测模型、反向光谱分色模型以及色彩匹配评价度量4个方面,对目前基于可见光谱的打印机特性化方法研究情况进行了总结与归纳,并结合现有研究存在的问题对未来研究发展趋势进行了展望。结果 综合近几年该领域研究发展情况,认为目前打印机光谱特性化方法研究在墨量限制算法合理性、正反向建模精度等方面已经取得了较为理想的结果。然而,尽管已有20多年的广泛研究,鉴于光谱数据的高维性以及具体应用场景的多样性,导致准确而高效的实现光谱打印机特性化仍然是一个极具难度的问题,特别在建模效率提高、模型适用性增强、模型物理意义提升以及评价度量综合性能优化等方面,目前研究仍存在较大的研究发展空间。结论 打印机光谱特性化是实现图像色彩信息高保真打印复制的必要手段,其今后将继续在图像复制领域起到非常关键作用。然而,由于基于光谱的打印机特性化过程涉及光谱学及色度学理论、半色调呈色理论、最优化计算理论、人眼视觉机理、数字加网技术等多种理论与技术,故其研究具有一定的难度与挑战性。本文对打印机光谱特性化方法研究现状进行了较为深入的介绍与分析,意在使国内同行对该领域有一个较为全面的了解,以期引起更多研究者对该领域的关注。由于篇幅所限,许多问题未及深究。     

机载高光谱数据提取冬小麦冠层叶绿素含量的模型分析及验证

遥感提取叶绿素含量的方法是精准农业的重要研究方向之一,但是如何用冠层光谱数据有效地提取叶绿素含量仍然是一个难点。本文用光谱指数TCARI和OSAVI的组合建立提取冬小麦冠层叶绿素含量的关系式,并使用实验田获取的冬小麦冠层光谱以及与之同步的机载高光谱传感器OMIS数据进行了验证。通过误差分析讨论了该方法用于遥感高光谱数据时需要注意的问题,表明大气校正的精度,传感器的信噪比以及波段中心的漂移是模型反演精度的主要制约因素。     

基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取

提出了一种基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取算法.该算法借用子波变换多分辨率分析的思想,设计了一组波段相互重叠的窗函数来提取光谱曲线特征,然后进行有监督RBF神经网络分类实验,在实验过程中确定了相关参数的取值范围.实验结果表明,加窗光谱积分特征可以有效地描述光谱曲线,获得了比较好的正确分类率.     

基于导数光谱位置变量的干叶片生化组分反演

利用实测干叶片生化组分和高光谱反射率数据，尝试用高光谱位置变量的一阶导数极值特征参数法提取生化组分。结果表明：对全氮、纤维素、木质素、淀粉含量贡献最大的波段分别是D4（1670nm～1735nm反射率一阶导数最小值）、D10（2235nm-2315nm反射率一阶导数最小值）、D8（2020nm-2100nm反射率一阶导数最小值）和D2（1400nm-1480nm反射率一阶导数最小值）。该方法提取干叶片各组分的精度较高，精度最高的是用3个波段提取淀粉含量。分析土壤叶片线性混合光谱表明：该方法能有效的消除土壤背景影响。     

序贯散列近邻法及其在光谱识别中的应用

基于近邻的方法是海量光谱数据获取、自动处理和挖掘中的一类重要方法,在应用中它们的主要问题是效率较低,为此文中提出了基于序贯计算的散列近邻法( SHNN).在SHNN中,首先使用PCA方法对光谱数据进行正交变换,使数据按照各成分的散列能力进行组织;然后在PCA空间中快速查找待识别光谱的近邻数据,在此过程中通过散列思想快速约减搜索空间,并用序贯计算法高效地排除非近邻光谱数据,提高计算效率.文中主要贡献是,提出了SHNN算法,并研究了该算法在恒星光谱、正常星系光谱和类星体光谱识别中的应用.SDSS光谱实验研究表明,SHNN效率提高约96％以上,速度提高26.45倍以上.由于近邻法的广泛适用性,文中研究结果不仅对恒星光谱、正常星系光谱和类星体光谱的识别研究有重要的参考意义和一定的实用价值,亦对恒星大气参量的估计和基于光谱的红移测量有一定的参考意义.     

基于高光谱非线性向量空间的光谱曲线特征差异性分析

地物光谱特征分析是对地物进行分类和匹配的基础,目前高光谱遥感技术应用在精细物种识别中主要采用波谱分析的方法。重点探索非线性空间里的相似性测度方法,由于光谱曲线表征复杂光谱成像的非线性过程,论文从空间目标的整体形状描述非空集合之间的差异,采用Fr′echet距离、Hausdorff距离、Euclidian距离分别定义光谱特征曲线的距离,设计算法测量光谱向量之间的非线性相似程度。结果表明,采用Fr′echet距离、Hausdorff距离、Euclidian距离度量光谱相似度的精度依次减弱,但依据Fr′echet距离的算法时间复杂度略高。基于Fréchet距离的方法充分考虑了曲线上点的位置信息及整体曲线的走势问题,其在精度、抗噪能力等方面均有提升,从而为分析光谱特征提供了可能的新途径。     

成象光谱遥感图象的有限光谱混合分析

本文提出了一种成象光谱数据处理的新方法－有限光谱混合分析方法ＣＭＡ，该方法将图象中每一象素看作多种类别地物的混合，利用成象光谱仪各波段反射值计算各个别所占的比例，这是一个求解混合光谱方程最优解的过程。     

高光谱技术提取不同作物叶片类胡萝卜素信息

以棉花、玉米、大豆、甘薯四种作物为材料，各采集叶片30张(处于不同部位、不同功能期)，分别测定其反射光谱和叶绿素、类胡萝卜素含量。目的在于探讨利用高光谱技术提取类胡萝卜素信息的可行性方法。结果表明，由于叶绿素与类胡萝卜素间存在显的相关性，在叶片水平，利用高光谱反射率估测叶片类胡萝卜素绝对量是可行的。与类胡萝卜素／叶绿素比值或类胡萝卜素含量相比，类胡萝卜素密度(单位叶片面积类胡萝卜素总量，Cardens)与光谱反射率间的相关性更为稳定。类胡萝卜素光谱吸收峰(470nm)附近的反射光谱与Cardens间的相关性较差，基于类胡萝卜素吸收峰附近反射光谱的光谱指数(如PSSRc、PSNDc)与Cardens间也表现出较弱的相关性。叶绿素光谱指数(如SR705、ND705)与Cardens间存在良好的相关性，红边光谱区的微分光谱、包络线归一化吸收深度等高光谱指数与Cardens间也表现出了良好的相关性。     

以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘

高光谱信息挖掘技术是高光谱数据应用延拓与深入的重要环节,其核心在于光谱信息的挖掘,基于高光谱遥感信息的特点,探讨分析以地物识别与分类目标的高光谱数据挖掘技术,包括基于模式识别的高光说诺于光谱波形特征的挖掘技术,以及亚象元光谱挖掘。