基于小波变换的图像条带噪声去除方法

条带噪声的存在不但妨碍高光谱图像的目视判读,而且制约高光谱遥感的定量应用。针对小波变换法条带噪声去除过程中遇到的条带噪声和图像有用信息难以有效分离的问题,根据小波变换的方向性和数学显微镜特性,提出了一种新的基于小波变换的条带噪声去除方法。这种方法首先对含有条带噪声的图像进行一定层数的小波分解;然后对每一层分解得到的与条带噪声分布方向相同的子图像再进行一定层数的小波分解,从而实现条带噪声和图像有用信息的有效分离,将含有条带噪声的子图像置零;最后利用小波反变换得到去除条带噪声的图像。以欧洲空间局PROBA卫星上搭载的CHRIS高光谱数据为例,采用相关系数(R)、结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)3个定量指标,对比分析了新方法与矩匹配法、傅立叶滤波法和小波阈值法的条带噪声去除效果。结果表明新方法去噪后的图像具有最高的R、SSIM和PSNR,新方法能够有效地去除高光谱图像中的条带噪声,同时较好地保留了原始图像的有用信息。
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干涉成像光谱仪高光谱数据信息质量评估

从信噪比和信息熵两个方面对干涉成像光谱仪(IIM)高光谱数据的信息质量进行了评估,以期为IIM高光谱数据的深入应用提供参考依据.结果显示,IIM高光谱数据整体信息质量良好,中间波段影像信息质量优于两端波段,750 nm附近作为月表斜长石、辉石光谱曲线反射峰,表现出较好的信噪比和信息熵,这对提取月表元素与矿物具有重要意义,但作为辉石、斜长玻璃矿物吸收谷的930 nm波段附近则信息质量较差;前9个波段信息质量上升趋势明显,但整体较差,建议在使用时对噪声做着重处理;第一波段和最后一个波段信息质量较差,建议舍去.     

北京一号小卫星NDVI时间序列重建方法研究

利用目前使用较广泛的Savitzky-Golay滤波拟合法和傅立叶谐波分析法对NDVI时间序列进行滤波处理,分析植被指数时间序列滤波重建方法对北京一号小卫星数据的适用性。试验结果表明,较之Savitzky-Golay方法,傅立叶谐波改进算法的重建结果更能体现地物的物候变化规律,且对原始数据的扰动较小,更有利于基于植被指数时间序列的土地覆盖分类及作物估产等定量应用,比较适合于北京一号小卫星NDVI时间序列的重建。     

基于混合像元分解的喀斯特石漠化地物丰度估测

我国西南喀斯特地区长期存在以石漠化为特征的土地退化问题,是我国三大生态问题之一。喀斯特地区地表复杂度高,具有高度时空异质性,像元混合现象严重,植被、裸岩和裸土为喀斯特地区典型地物,使得评价喀斯特石漠化的关键指标(如裸岩率、植被覆盖度)获取比较困难,高光谱遥感在混合像元分解方面有独特优势,可以获取地物端元的丰度。通过地面试验表明光谱指数能够表征地物覆盖度,进而以Hyperion高光谱影像为数据源,利用连续最大角凸锥方法从影像中提取这3类地物的端元,运用半约束和全约束线性光谱分解方法估算其丰度。研究表明:半约束线性分解得到的丰度优于全约束分解结果,其反演的植被、裸土和裸岩的丰度与相应的光谱指数间具有显著线性相关性,确定系数R²分别为0.92、0.66与0.84,表明地物丰度能够表征其覆盖度。因此,通过混合像元分解算法反演地物丰度来提取喀斯特石漠化因子具有一定的可行性,这为高光谱遥感在喀斯特石漠化中的评价和监测奠定了理论和算法基础。     

基于特征图集合的遥感影像深度学习地物分类研究

针对高分辨率遥感影像复杂地物分类的问题,提出了人工特征工程与深度神经网络相结合的地物分类方法.通过纹理与结构等人工设计特征提取构建多尺度特征图,采用特征图和原始图像合并构建的高维图集合作为网络输入,最大程度地丰富了输入信息量,同时增强了纹理、 尺度等有利特征在网络训练过程中的主导作用.根据全卷积网络端到端的像素级分类思...