嫦娥一号拍摄的月球极区图发布

1月31日,国防科工委正式发布首幅由嫦娥一号卫星拍摄的月球极区图像。这是我国首次获得此类图像。     

高光谱遥感图像非线性解混研究综述

介绍了近年来非线性光谱解混方法的发展状况,主要包括矿物沙地地区的紧密混合模型和植被覆盖区域的多层次混合模型,以及基于这些模型的非线性解混算法和利用核函数、流形学习等方法的数据驱动非线性光谱解混算法及非线性探测算法.最后分析总结了现有非线性解混模型与算法的优势与缺陷及未来的研究趋势.     

嫦娥五号探月雷达的数据处理方法研究

探月雷达对于认识月球和开发月球资源具有重要意义,我国发射的嫦娥五号探测器已于2020年12月1日在月球表面着陆,圆满完成了嫦娥三期工程"采样返回"任务.根据嫦娥五号的任务安排,月壤结构仪在月表采集的雷达数据传回地表后,需要准时对月壤钻头下方2m深度范围内的月壤结构和可能存在的月岩进行高分辨率成像,为后续月壤钻取任务提供...     

基于高光谱的苹果树冠层磷素状况估测模型研究

利用高光谱技术估测了苹果树冠层的磷素含量。先用ASD Field Spec3型地物光谱仪测定了春梢停止生长期苹果树冠层的高光谱反射率,并对光谱数据进行了多种变换处理。然后对其与磷素含量进行了相关分析,找出了与磷素相关性较显著的光谱参量,并通过逐步回归分析建立了磷素估测模型。结果表明,近红外波段是苹果树冠层磷素的敏感波段;808 nm、921 nm、1195 nm、1272 nm及其组合的归一化红外光谱指数与苹果树冠层磷素高度相关。在构建的估测模型中,以808 nm、921 nm、1195nm、1272 nm及其组合的归一化红外光谱指数为自变量构建的高光谱估测模型的估测效果最佳。该研究实现了苹果树冠层磷素含量的快速估测,同时也为苹果的实时营养诊断提供了理论依据。     

基于四阶累积量的波段子集高光谱图像异常检测

针对由于高光谱图像光谱和空间分布的复杂性导致核RX算法检测性能不高这一问题,提出了基于四阶累积量的波段子集非线性异常检测算法。首先先依据各相邻波段间的相关系数,将原始图像数据划分为多组波段子集;然后,利用主成分分析(PCA)构造的正交子空间对各波段子集进行背景抑制,得到图像误差数据;在此基础上,再次利用PCA提取各波段子集的特征信息,使异常目标信息集中于前面几个波段;最后,提取各子集主成分中含有最大四阶累积量值的波段,构成最优波段子集,并与核RX算法结合进行异常检测。利用真实的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真,结果表明,本文算法检测精度高,虚警率低,性能明显优于核RX算法。     

基于天宫一号高光谱成像仪的替代光谱定标方法精度对比分析

基于天宫一号高光谱成像仪2012年3月6日获取的可见近红外谱段数据,分别进行了氧气吸收通道的同步和非同步替代光谱定标,为了提高非同步替代光谱定标结果的可靠性,利用与同步实验日期相近的另外两景图像进行了多次非同步替代光谱定标.结果表明:基于三景图像的非同步替代光谱定标结果相近,差异小于0.2 nm,标准差小于0.11;同步和非同步两种替代光谱定标结果差异小于0.3 nm;以星上定标结果为基准,两种替代光谱定标方法的误差分别为0.384 nm和0.489 nm,二者差异较小.可见,可采用非同步替代光谱定标方法对高光谱成像仪进行高频次的光谱定标.     

风云四号A星红外高光谱大气垂直探测仪观测资料质量评估

评估星载红外高光谱仪器观测资料的质量可以推进其在数值天气预报中的应用。使用2020 年 7 月 FY-4A 红外高光谱干涉式大气垂直探测仪 (Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS)观测数据,分析GIIRS所有通道观测噪声随视场和纬度的变化、偏差 (观测亮温与辐射传输模式模拟亮温的差) 随时间、视场、纬度和天顶角的分布来评估 GIIRS 观测资料质量。研究结果表明:波段727.5~733.8 cm?1、1107.5~1130 cm?1和1650~1776.9 cm?1的观测噪声超出仪器灵敏度设计指标,且这些通道的偏差和偏差标准差明显大于其他通道;除了长波观测噪声大的通道外,其余通道噪声等效温差NEdT在32×4阵列上均呈“中间小,两边大”的特征,且NEdT的分布不随纬度带和FOR阵列而改变,在进行GIIRS资料同化或变分反演时,其观测误差只用考虑不同通道在32×4阵列内的NEdT分布;由于数值预报模式的地表温度在白天时值偏低,使得模拟辐射量偏低,造成偏差绝对值减小,使偏差有明显的日变化;中波通道偏差特征基本不随32×4面阵的列而改变,主要与阵列中的行有关,在中波通道进行偏差订正时可以针对32×4面阵中行开展,基本不需要纬度带和卫星天顶角的订正。     

基于人工神经网络的高分五号高光谱影像悬浮泥沙浓度反演方法

悬浮泥沙浓度是水体监测中极为重要的指标.本论文基于神经网络具有弥补传统经验算法固有误差的潜力,设计并开发了基于人工神经网络的神经网络校正器来对经验反演结果进行二次校正.为了防止在小数据集的情况下出现过拟合问题,采用了特殊设计的正则化项.基于高分五号高光谱遥感数据以及在长江口和沿海水域同时收集的悬浮泥沙浓度实地测量结果,...     

重金属含量的高光谱建模反演:考古土壤中的应用

基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以不同历史时期考古土壤作为光谱信息来源,应用相关分析和多元变量统计方法,构建了历史时期土壤重金属含量的高光谱反演模型.结果表明,Cd、Cr、Cu、Ni和Pb含量与原始光谱在400～550nm和1000～2500nm存在显著相关,微分转换有助于提取土壤中重金属元素信息.一阶微分光谱的多...     

基于高光谱解混的伪装目标识别技术研究

高光谱遥感图像识别技术在伪装目标识别方面具有很大的应用前景。针对高光谱遥感图像中的混合像元和光谱变异问题,提出基于高光谱解混技术的伪装目标识别方法。该方法采用扩展线性混合模型表征高光谱图像中的光谱变异问题,利用超像元分割技术将原始高光谱图像转换为粗细多尺度特征图,对超像元丰度矩阵附加8-邻域空间加权与行约束,以降低噪声和奇异点像元的影响。针对伪装目标空间分布稀疏的特点,在模型中增加丰度矩阵的截断加权核范数作为正则化项,以提高算法精度。实验结果表明提出的方法具有良好的抗噪性和较高的解混精度,可以有效提高伪装目标识别精度。     

基于“嫦娥二号”卫星任务约束的月面景象匹配

针对月球卫星的景象匹配定位问题,为“嫦娥二号 ”卫星设计了相应的匹配模式,并构造约束 模型进行了匹配矩阵的修正,实现了“嫦娥二号”线阵CCD观测图和美国LRO卫星局部基准图 的子图像块大 规模匹配。实验中,首先通过构建匹配矩阵和测试库验证了单对图像归一化互信息匹配的可 行性和局限性, 然后通过约束模型修正,显著性水平取0.1时,使匹配成功率从60.7%提高到89.0%,并且测试库中89.0%的 正 确匹配对被匹配矩阵所保留。实验结果表明,所提方法对“嫦娥二号”观测图的高效、高成 功率匹配可行,能够为进一步的月球卫星位置视觉解算提供可靠的匹配数据。     

基于PROSAIL模型的高光谱遥感图像模拟研究

针对高光谱图像数据难以获取的情况,提出了一种基于PROSAIL辐射 传输模型的高光谱图像模拟方法。首先,对PROSAIL模型的输入参数进行了敏感性分析。以 此为基础,针对5个典型生化参数(叶片结构参数N、叶绿素含量Cab、叶片干物质含量Cm、类 胡萝卜素含量Car和叶面积指数LAI),基于支持向量机构建了一种基于多光谱数据的参数计算模型。其 次,根据得到的典型生化参数图,通过利用PROSAIL模型逐像元计算获得了高光谱模拟图像。 对HJ1A环境卫星的CCD1多光谱图像数据进行了实验,实现了高光谱图像数据模拟。在将等效计算后的模拟结果 与HJ1A CCD1多光谱图像数据进行对比后发现,两幅图像对应波段的 平均结构相似度都超过了95%;除了蓝光波段之外,全图的相对误差均小于10%。结果表明,本文方 法可以很好地实现基于多光谱数据的高光谱图像模拟。     

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。     

基于分数阶微分的土壤有机质含量高光谱反演研究

土壤有机质（SOM）对改善干旱区土地盐碱化、沙漠化和草场退化等环境问题发挥着重要作用。为了探索分数阶微分方法在SOM高光谱反演的可行性,以渭干河-库车河绿洲73个土壤样本为研究对象,通过测定其SOM含量与光谱反射率,利用0.2阶微分为步长,进行0～2阶分数阶微分的数学变换,分析分数阶处理光谱与SOM含量间的相关性,运用支持向量机回归、偏最小二乘回归和随机森林（RF）等方法对SOM含量进行定量反演。结果表明：采用RF的1.2阶微分建立的SOM含量反演模型预测精度最高,决定系数为0.93,均方根误差为1.62,相对分析误差为3.65。研究结果为精准反演该地区的SOM提供了依据,也为其他地区的SOM反演提供一定的参考。     

湖泊水体高光谱遥感反演总磷的地统计算法设计

高光谱遥感应用于内陆湖泊水质监测具有较好的发展前景,但由于内陆湖泊水体光学环境的时空多变性,如何高效利用水体高光谱特征信息,降低数据冗余度,发展高精度的水质参数反演模型具有重要的意义。针对上述问题,以巢湖为例,将遗传算法和地统计学相结合,利用环境一号(HJ-1A)卫星HSI高光谱遥感数据,建立了基于协同克里格遗传算法的湖泊水质总磷浓度高光谱遥感反演模型。实验结果显示,与传统遗传算法比较,协同克里格遗传算法模拟的ME、RMSE分别提高了128.2%、53%。经总磷实测值和反演值比对,建模和检验的相关系数R2分别为0.85、0.77。反演结果表明:协同克里格遗传算法通过利用克里格插值对传统遗传算法目标函数优化改进,使其具备克里格最佳局部估计能力,能够有效提高反演的精度。     

用于多光谱、高光谱和超光谱成像的、算法与技术XII

1．高光谱图像的结构模型中正交子空间投影探测器与匹配滤光片的分析比较（P．Bajorski,美国罗彻斯特理工学院）     

风云四号红外高光谱GIIRS中波通道亮温偏差订正

变分同化风云四号干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder,GIIRS)中波通道亮温偏差要求满足高斯分布,因此需进行GIIRS资料偏差订正.在Harris B A等人提出的“离线”法的基础上,发展了基于随机森林(Random Forest,RF)的...     

基于改进马尔科夫分类模型的高光谱图像分类方法

文章提出了一种基于改进马尔科夫分类模型的高光谱图像分类方法。文中具体阐述了该分类模型的具体实现流程。首先通过子空间模型将高光谱图像投影到低维的子空间中,对图像进行预分类,然后结合改进的马尔科夫分类模型对预分类结果进行细化,实现了对高光谱图像的分类。     

基于光谱线性分解的高光谱图像高效压缩

高光谱图像有效压缩对于实现实时传输具有重要意义。本文将光谱线性分解应用于高光谱图像的高效压缩中,根据高光谱图像的线性混合模型,将高光谱数据分解为端元与丰度的乘积,编码端对端元与丰度进行必要的数据处理,然后分别进行JPEG-LS无损压缩,形成输出码流数据。解码端利用最终解码后的端元与丰度相乘来重建原始图像,探讨了量化步长对率失真性能的影响。仿真实验结果表明,该方法能够取得一定的压缩性能。