高光谱遥感数据光谱特征提取算法与分类研究

针对高光谱数据的特点,探讨了高光谱数据特征提取的若干算法,重点研究了导数光谱和光谱编码技术,并从地物光谱曲线中提取了其光谱吸收特征.对同类曲线特征求交得到识别地物的有效特征;对不同类曲线特征求交得到区分不同类地物的有效特征.最后基于提取的特征建立了地物识别决策树,从而达到快速识别分类地物的目的,能够实现依据地物光谱特征的地物识别与分类.     

高光谱影像波段选择算法研究

基于高光谱影像数据的特点,分析了高光谱数据的降维方法。着重探讨了波段选择的若干算法:熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数和最优波段指数等算法。分析了各种算法的有效性、局限性和计算复杂度,并针对波段指数的不足,设计了最优波段指数(OBI)波段选择新算法。最后通过具体的试验,验证了各种算法的性能。     

融合光谱-空间多特征的高光谱影像张量特征提取

针对当前基于张量结构的特征提取方法不能充分利用高光谱影像多种光谱-空间特征的问题,提出一种融合光谱-空间多特征的高光谱影像张量特征提取方法。利用3D Gabor滤波器提取不同频率和方向的纹理特征,采用形态学属性滤波器提取不同属性和尺度的形状特征,将高光谱影像光谱特征、纹理特征和形状特征结合为张量结构特征。在此基础上,利用局部张量判别分析方法增大同类特征张量之间的相似性以及异类张量间的差异性,得到融合多种空谱特征和判别信息的低维特征张量。使用Pavia University和Salinas影像数据集进行对比实验,结果表明,该方法能够有效保留影像空谱信息和类别间的判别信息,不仅可以提高分类精度,而且能够得到空间连续性更好的分类图。     

基于地面实测高光谱数据的三江源中东部草地植被光谱特征研究

草地不仅是畜牧业的生产基地,而且是生态安全屏障保护和牧民生活与草原文化传承的基础,具有生态、生产和生活功能。然而,草地日益退化导致的生态经济问题越来越突出。因此,实时、准确地监测草地的退化具有重要意义。根据所测定的各种地面植被的光谱数据,分析了三江源中东部典型草原区常见草种的光谱特性;利用一阶微分法、连续统去除法和归一化微分比的方法对草地植被光谱反射曲线进行了处理,提取了典型草地植被的光谱特征;通过光谱分析法能准确识别藏嵩草和小嵩草优势种,取得了较好的精度。为高光谱遥感草地监测提供了有力依据。     

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EMD与神经网络的油膜高光谱数据特征提取

针对油膜和本底海水的光谱特征,提出了一种基于经验模态分解的高光谱数据特征提取方法,并通过BP神经网络构建分类器对油膜和本底海水进行分类识别。该方法首先利用经验模态分解把原始信号在425~2 390 nm谱段范围内分解为若干个固有模态函数(IMF\|Intrinsic Mode Function),然后计算出每一个IMF的能量,选取若干个包含主要特征信息的IMF分量的能量特征参数作为BP神经网络的输入参数来识别海洋表面油膜信息。研究结果表明,该方法能准确、有效地识别出海洋表面微薄的油膜信息。     

基于direct LDA的高光谱遥感影像地物分类

针对高光谱遥感影像的降维问题,提出一种高光谱影像地物分类方法:direct LDA子空间法。先采用直接线性判别分析(direct linear discriminant analysis, direct LDA)进行特征提取,然后在特征子空间中采用最短距离分类器进行地物分类。机载可见光/红外成像光谱仪(airborne visible/infrared imaging spectrometer,AVIRIS)的高光谱影像识别结果表明,该方法相比LDA子空间法和原空间法,可显著降低数据维数,提高识别率。     

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。     

基于自动子空间划分的高光谱数据特征提取

针对遥感高光谱图像数据量大、维数高的特点,提出了一种自动子空间划分方法用于高光谱图像数据量减小处理。该方法主要包括3个处理步骤:数据空间划分,子空间主成分分析和基于类别可分性准则的特征选择。该方法充分利用了高光谱图像各波段数据之间的局部相关性,将整个数据划分为若干个具有较强相关性的独立子空间,然后在子空间内利用主成分分析进行特征提取,根据各类地物间的类别可分性选择有效特征,最后利用地物分类来验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效地实现高光谱图像数据维数减小和特征提取,同现有的自适应子空间分解方法和分段主成分变换方法相比,该方法所提取的特征用于分类时能获得较好的分类精度。利用该方法进行处理,当高光谱数据维数降低了90%时,9类地物分类实验的总体分类精度可以达到80.2%。     

基于新颖子波变换的高光谱遥感图像特征提取

提出了一种新颖的用于高光谱遥感图像特征提取的子波变换算法.与二进小波变换按恒Q准则划分频域不同的是,该算法通过改变相邻子波的带宽比,可以实现更为灵活的频域划分.采用子波能量的离散余弦变换作为特征矢量,然后进行无监督C均值聚类实验和有监督RBF(径向基函数)神经网络分类实验.实验结果表明,子波变换能量的离散余弦变换特征可以有效地描述光谱曲线特征,且正确分类率高于传统的小波变换.     

高光谱数据的光谱信息特点及面向对象的特征参数选择——以北京顺义区为例

波段宽度为纳米级的高光谱数据,具有几十乃至几百个光谱通道,它们各有不同的特点。如何根据具体的应用目的,在这众多的波段中选择出最佳波段和特征参数,对于有效地进行高光谱数据的处理、分析及信息提取至关重要。以北京顺义区高光谱数据为例,首先分析了通道间的相关性,根据通道的相关性大小和分组块状结构特点,将其分为若干组;然后全面分析了高光谱数据的光谱信息特征,在综合考虑各波段的信息含量、波段间的相关性以及地物光谱的吸收特性和可分性等因素
的基础上,提出了面向对象的分层多次选择高光谱数据最佳波段和提取特征参数的基本思路和方法;最后用其它地区的成像光谱数据对此方法进行了验证。     

分级特征提取与选择及在自动目标识别系统中的应用

应用于遥感图像、武器制导等的自动目标识别系统中,经常遇到形状相似目标的鉴别问题。为提高其识别的快速性和识别率,提出一种分级的基于形状的目标识别方法。借鉴人类视觉感知方式提取多尺度特征,大尺度下采用全局特征快速粗分类,小尺度下采用局部特征鉴别形状相似目标。然后运用模糊规则对提取的特征进行选择,降低特征维数,加快目标匹配过程。实验结果表明:该方法能快速有效地识别形状相似的目标,特征选择后平均识别率较选择之前提高了6.9%。     

超光谱遥感图像有监督LPP特征提取研究

在局部保留投影(LPP)特征提取算法的基础上,利用样本标签信息提出了一种有监督的局部保留投影算法(SPLPP),该算法的邻接图的权值不仅考虑了LPP算法中的相似性权值,而且加入了监督类的相关权值。SPLPP算法主要步骤是先用PCA去除高维超光谱遥感图像的冗余信息,再把监督机制引入到LPP中,实现图像的特征提取,将高维超光谱遥感图像投影到低维空间中,利于分类。应用SPLPP算法对高维的遥感原始超光谱图像进行特征提取后,利用支持向量机(SVM)和最近邻分类器(KNN)对降维后的遥感图像数据进行分类;并与PCA、LPP、LDA等特征提取算法进行了比较实验。实验表明:结合了LPP局部信息保留能力和全域标签信息的SPLPP算法,有更好的局部信息保留能力和类判别能力,使分类器分类精度更高,分类效果更好。     

基于子空间-粗集法的高光谱数据光谱与纹理特征优选

为提高光谱数据光谱信息和纹理信息利用率,提出基于自动子空间划分和粗集理论的光谱与纹理特征优选方法。该方法在传统子空间划分法的基础上,利用粗集约简思想对不同类别地物光谱特征进行约简,得到基于光谱的初选波段,再利用灰度共生矩阵法计算出初选光谱波段的纹理信息,并约简优选,得到基于光谱和纹理信息的终选波段。利用黑河生态水文遥感试验中所获取的机载高光谱数据CASI,开展该方法的实证研究。对原始光谱波段、初选光谱波段和终选波段进行SVM(Support Vector Machine)分类,结果表明:与原始光谱数据相比,经过光谱初选得到的初选波段和增加纹理优选的终选波段,总体分类精度分别提高了0.84%和2.78%,Kappa系数分别提高了0.01和0.035;对地物纹理信息进行深度挖掘可以进一步提高遥感影像分类精度。     

高光谱遥感影像纹理特征提取的对比分析

地物的"同物异谱"或"异物同谱"问题,使得仅仅依据高光谱影像的光谱信息较难得到理想的分类精度.纹理特征是地物空间分布的重要结构信息,能够一定程度上弥补光谱特征在高光谱遥感影像分类中的不足.纹理特征提取在高光谱遥感影像分类中得到了诸多发展,然而当前的纹理特征方法缺乏较为全面的对比分析.因此,选取旋转不变局部二值模式、简单...     

一种改进的高光谱数据自适应波段选择方法

高光谱遥感数据具有的波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点给图像的进一步解译带来了困难。为了解决这一问题,对自适应波段选择的降维方法进行了改进,不仅考虑了高光谱遥感图像波段的信息量和波段间的相关性,更重要的是考虑了各地物连续光谱间的可分性。光谱间的可分性距离越大,表明类间的可分性越大,地物越清晰。首先选出了能有效区分图像上任意两类别的理想波段子集,再根据波段子集中任意3波段的相关系数之和最小和它们的均方差最小两个指标,选出任意两类对间那些包含信息量大、相关性又小、谱间差异又大的3波段组合(且不唯一),最后对整幅影像选出的最佳3波段45、75、85合成的假彩色图像用光谱角度制图法(SAM)进行了分类,总体分类精度达到91.7%,Kappa系数达到0.82。     

银河-Ⅱ并行巨型机在气象业务系统中的应用

本文从用户应用出发，论述了气象对巨型机的要求和国家气象中心的银河－２巨型机的特点、使用环境、可用性及其技术服务。     

基于成对约束半监督降维的高光谱遥感影像特征提取

半监督降维(Semi\|Supervised Dimensionality Reduction,SSDR)框架下,基于成对约束提出一种半监督降维算法SCSSDR。利用成对样本进行构图,在保持局部结构的同时顾及数据的全局结构。通过最优化目标函数,使得同类样本更加紧凑\,异类样本更加离散。采用UCI数据集对算法进行定量分析,发现该方法优于PCA及传统流形学习算法,进一步的UCI数据集和高光谱数据集分类实验表明:该方法适合于进行分类目的特征提取。