高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究

刘建平,赵英时,孙淑玲(中国科技大学研究生院　北京　100039)摘要:分析了多光谱遥感数据最佳波段选择的联合熵、行列式值及最佳指数等信息量计算方法的内在联系,说明了信息量方法用于高光谱遥感数据最佳波段选择的局限性,提出了基于类间可分性的最佳波段选择原则和方法。通过试验,说明了各种处理方法的有效性、局限性和计算复杂度。关　键　词:高光谱遥感数据;最佳波段选择;信息量;可分性中图分类号:TP 751.1/TP 79     

高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究

分析了多光谱遥感数据最佳波段选择的信息量诸方法的内在联系,说明了信息量方法用于高光谱遥感数据最佳波段选择的局限性,提出了基于类间可分性的最佳波段选择原则和方法。通过试验,说明了各种处理方法的有效性、局限性和计算复杂度。     

基于环境一号小卫星CCD图像的滨海湿地监测研究

湿地生态系统是与森林和海洋并列的三大生态系统之一,在全球气候和环境保护中发挥着非常重要的作用,因此,湿地的监测对环境保护和人类健康至关重要。本文以渤海湾-莱州湾为研究区域,利用环境与灾害监测预报小卫星（简称HJ-1）CCD图像通过分层分类法提取滨海湿地的分布,并以黄骅市为例对湿地的变化进行景观格局的动态分析。结果表明,利用HJ-1 CCD图像进行滨海湿地的监测是可行的,且与Landsat图像相比HJ-1 CCD数据具有高获取频率和宽覆盖范围,从而可以为湿地分布和变化的监测与管理提供经济有效的支撑。对湿地景观格局的评价表明,由于人类活动的影响,近年来湿地景观正在悄然地发生变化,天然湿地逐渐减少,人工湿地相对增多,人类的影响正日益加剧,需要引起重视。     

基于最佳邻域重构指数的水下高光谱目标检测

水下机器人仅通过传统光学相机获取图像很难在复杂水下环境中或目标物具有保护色的情况下检测到目标,而通过高光谱技术进行水下目标检测可以改善这一情况;由于直接运用传统高光谱检测方法难以满足水下机器人对水下目标检测的要求,提出了一种基于最佳邻域重构指数(ONRIF)的高光谱目标检测方法,该方法通过线性重构的思想进行邻域寻优,选出信息量高且波段相关性低的波段组合,并使用所选波段的融合图像进行目标检测;结果表明,与直接对原始水下海产品高光谱图像进行检测相比,该方法在保证检测效果的前提下,大量减少了检测时间和数据冗余程度;还提出了一种在相同环境下对同类目标物的单波段快速采集检测方法,大大提高了采集数据的速度,可以满足水下机器人对海产品检测的需求.     

基于国产小卫星遥感数据的矿区土地覆盖与景观格局变化研究

采用北京一号小卫星和环境与灾害监测预报小卫星遥感数据,对徐州西矿区2008年～2009年土地利用/覆盖及景观格局变化进行分析。通过对4种分类方法的比较,选择精度最高的决策树分类图进行分析。试验表明:采矿活动导致徐州西矿区植被面积下降明显,大部分转为建筑用地;同时,矿区土地复垦使塌陷积水面积减少;区域景观破碎化程度有所下降,斑块的形状趋于规则化,景观多样性减小。评价变化检测精度,结果表明:国产小卫星遥感数据能有效地应用于矿区土地利用/覆盖及景观格局变化监测。     

多光谱数据波段选择方法试验研究——以湖北神农架林区为例

本文以神农架林区植被信息提取为例,从统计特征的角度出发,采用最佳指数因子、联合熵与类间、类内可分性判别准则三种波段选择方法。在对三种波段选择方法计算结果综合分析的基础上,结合试验区地物光谱特征和TM传感器不同波段功能,采用逐步逼近的思路,从候选波段组合中确定了最佳波段组合。试验得出TM传感器453波段组合为神农架林区植被信息提取的最佳波段组合。     

基于多分类器组合的高光谱图像波段选择方法

由于高光谱数据具有波段多,数据量大等特点,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题。提出一种基于多分类器组合的高光谱波段选择方法,该方法通过遗传算法良好的寻优能力获得若干组较优初始波段子集,在此基础上使用这些波段子集训练若干个基分类器,进而利用改进的基于相同错误差异性度量的分类器选择方法选出部分较优分类器,实现波段选择的目的;最终通过局部精度分析的动态分类器选择实现多分类器组合决策。在公共测试数据集上的实验结果表明:与以往直接选择最优波段子集方法相比,提出的算法能够选择更多具有鉴别能力的波段,明显提高了分类正确率。     

BERS-CCD数据土地利用/覆盖信息 提取最佳波段选择——以贵州喀斯特山区为例

最佳波段选择是遥感数据处理重要基础工作,不仅影响遥感信息提取目视解译效果,而且影响计算机分类精度和效率。以贵州喀斯特山区CBERS-CCD数据土地利用/覆盖信息提取为例,依据最佳指数（OIF）模型,基于波段间信息量和地物间可分性试验,从定性和定量角度评价试验结果,得出:① CBERS-CCD数据所有可能3个波段组合中,B3-4-1波段组合RGB合成假彩色影像最适宜多数土地利用/覆盖类型信息提取;② CBERS-CCD数据第5波段对水田和草地等地类信息提取有重要贡献,应予充分利用;③ 不同波段组合对不同地类信息提取贡献有别,仅仅依靠某个波段组合即便是最佳波段组合也难以获得很高精度,需要继续研究CBERS-CCD数据与其它数据融合,以及决策树与多特征提取等多种遥感信息提取方法。
     

HJ-1 A高光谱数据的条带噪声去除方法研究

针对环境减灾小卫星的高光谱图像条带的特点,提出了基于光谱空间连续性的倾斜条带去除方法。高光谱数据的光谱分辨率达到纳米级,光谱波段多,在一定范围内可以连续成像,具有光谱空间的连续性,基于光谱空间连续性的条带去除方法利用了光谱空间连续性的这一重要特点。本文在考虑了图像条带噪声的倾斜角度的基础上,成功地将该方法应用于批量的环境减灾小卫星2级高光谱数据,进行了相对辐射校正的研究,并将相邻列均衡方法应用于单幅环境减灾小卫星2级高光谱数据,对比二者的单幅图像条带去除效果,结果证明基于光谱空间连续性的条带去除方法较相邻列均衡方法更适合于对环境减灾小卫星的2级高光谱数据进行条带噪声的去除。     

一种针对环境一号卫星A星高光谱与CCD数据融合的方法

利用我国自主研制的环境一号小卫星A星上搭载的CCD相机与高光谱成像仪(HSI),以洪河国家级湿地为研究区,进行融合实验。先分析了两种载荷的特点,然后根据载荷特点,设计并评价了两种载荷数据融合的方法。结果表明,由于A星CCD相机与高光谱成像仪成像条件相似,可以对两个载荷的数据进行融合,得到具备较高分辨率与光谱分辨率的数据,为后续高精度分类制图、目标识别、信息提取等应用提供高质量数据源。     

基于HJ-1A高光谱数据的藏北高原草地分类方法对比

环境减灾星星座A星（HJ 1A）携带的超光谱仪填补了我国星载高光谱影像采集领域的空白,但目前国内关于该高光谱数据的应用较少。本文基于HJ 1A高光谱(HSI)数据预处理技术,以申扎县北部为研究区,采用SPCA MLC和HSI SAM分类方法,结合野外实测样本,将研究区分为沼泽草甸、高寒草甸、高寒草原、荒漠化草原和裸地5种类型,并结合分类精度和分类图对2种分类方法进行了对比分析,可得基于HJ 1A高光谱数据的藏北高原草地分类方法中SPCA MLC法优于HSI SAM法。2种方法的分类精度皆大于80%,证明了HJ 1A的HSI数据在实现藏北草地高精度分类方面的巨大潜力。     

边缘和区域多阶段结合的图像分割

基于局部灰度的边缘检测和基于全局灰度统计的阈值分割是两种最要的图像分割方法.针对这两种方法单独使用时得不到理想分割结果的问题,提出一种边缘和区域多阶段结合的策略,利用边缘像素的灰度确定子区域分割阈值,将边缘和区域边界距离评估作为子区域递归分割的终止条件,最后叠加边缘图修订区域分割结果.实验表明,本文方法对于目标灰度不均的细胞图像能获得理想的分割效果.     

基于模糊推理系统的非线性组合建模与预测方法研究

基于模糊推理系统在紧支集中能够逼近任意非线性连续函数的特性,提出了一种基于Takagi-sugeno模糊规则基的非线性组合建模与预测新方法,以克服线性组合预测方法在解决非平衡时间序列组合建模问题所遇到的困难和存在的不足,并给出了相应的基于学习自动机层次结构的优化算法确定模糊系统的参数和模糊子集的划分,理论分析和大量的经济预测实例表明：该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理诸如经济时间序列这种具有一定程度不确定性的非线性系统组合建模与预测方法有很好的应用。     

基于数字孪生的周公宅水库防洪“四预”系统构建与应用

以构建数字孪生流域、开展智慧化模拟、支撑精准化决策为实现路径,利用天空地一体化空间数据底板、多维智能感知数据、以及专业模型网格数据和计算结果数据等几类多源异构数据,进行数据汇聚和融合,采用WebGL孪生引擎进行可视化展示,构建数字孪生流域;聚焦流域防洪数字化场景,通过山区集总式水文模型和洪水演进模型对洪水过程进行预报和模拟,形成包括预报调度一体化、区域联防预警一体化、模拟仿真预演、决策建议方案等功能的四预孪生系统。本文以周公宅水库为具体研究对象,探索了具有水库工程的中小流域数字孪生建设的相关关键技术和应用场景构建,提供了建设思路和案例参考。     

基于CDIO理念的软件技术专业工学结合模式探索

针对高职软件技术专业工学结合模式的现状和存在的问题,结合软件技术专业自身特点,提出一种基于CDIO工程教育理念的工学结合模式,该模式以真实项目研发为主线,以培养学生项目实战能力为核心目标,充分发挥学生的主动性和创造性。通过参与实际项目研发,学生获得了宝贵的项目实战经验,了解了软件开发的整个流程,极大地提高了自身的职业能力和职业素养。该模式的成功应用对计算机相关专业工学结合新模式的探索具有很好的借鉴意义。     

基于遥感与GIS一体化的面向海事应用卫星遥感业务化系统研究

我国海事部门已经开始利用卫星遥感技术监测溢油和海冰,并且由事故性监视逐渐转变为常规监视。本文分析了海事应用的特点和业务流程,设计了基于遥感与GIS一体化集成开发思想构建面向海事应用的遥感业务化系统,以保证海事部门在监视任务中的应急响应和决策支持的效率。利用IDL语言和ENVI提供的部分函数,结合C#开发语言,在.NET环境下集成ArcGIS Engine10.1的部分控件,这套开发方案可以保证该系统开发的稳健性和高效性。     

南水北调中线工程典型渠堤变形安全监控指标研究

为研究大型调水工程中渠堤的变形安全,在分析南水北调中线工程典型渠段变形影响因素的基础上,对水压、时效、降雨因素进行研究,建立相应的渠坡位移统计模型,对边坡实测变形数据进行回归分析,验证了统计模型的合理性,采用典型监测效应量的小概率法拟定渠道边坡内部的水平位移等相应测点的变形监控指标。结果显示,拟合值与实际值符合良好。     

SPOT 5在森林资源二类调查应用中数据优化研究

为了实现SPOT 5影像应用于森林资源二类调查过程中影像数据最优的目视效果,首先利用标准差、均值、信息熵、OIF指数等指标对影像融合及目视解译最佳波段进行选取;其次,针对性地引入了亮度信息、空间细节和纹理结构、信息量、光谱特性保持程度等融合效果评价参数,并以高空间分辨率信息继承程度作为重要参数以反映融合影像空间分辨率特征,把最佳波段作为统计对象对常用的9种像素级融合方法进行了融合效果分析。比较得出PCA融合为9种方法中综合最优,影像亮度、空间分辨率信息较高,视觉效果最佳;乘积融合和Brovey融合虽然空间分辨率信息继承程度等指标也较优,但是光谱扭曲太大。小波融合等方法总体光谱特征普遍较好,但是噪声较多,空间分辨率信息不佳,不适用于目视解译。定量评价之后的定性评价分析进一步强调了高空间分辨率信息继承程度做为评价指标的重要性。     

基于支持向量机的多维度数据融合在油气预测中应用磁

油气预测中存在诸多不确定因素,包括属性的选取、预测算法的选取等。为了尽量消除这些不确定因素,论文利用支持向量机与信息融合理论进行地震油气预测,通过使用支持向量机内积函数定义的变换将输入空间映射到高维空间,并运用信息融合与支持向量机相结合的方法,尽可能的减小多种因素所带来的不确定性,提高油气预测精度,并通过实际数据验证,得到很好的效果。     

基于多深度概念树与遗传算法的数据挖掘技术研究

在改进传统意义上的概念树的基础上，提出构建多深度概念树的思想。并发挥遗传算法的优势，进行多深度数据挖掘，可以同时得到针对某一类产品销售与进货的规则。这在非自选式（非超市型）商品（需专家经验）的销售行业有着良好的应用前景。