针对高光谱图像的目标分类方法现状与展望

进入21世纪,遥感技术成为一项非常重要的空间成像技术。高光谱图像分类是遥感技术应用中非常重要的一项研究内容,在民用和军用上都实现了应用。高光谱图像分类是通过给每个像元添加分类标签,最终达到区分地物并且识别目标的目的。本文简要阐述了高光谱图像的分类过程及其面临的主要问题;在总结前人研究的基础上归纳了4类主要的高光谱图像分类策略,简要分析了其优缺点及适用范围;分析了近年来出现的新型分类器及其优化方法。最后,对于高光谱图像分类研究存在的主要困难进行了总结,并对未来发展的方向进行了展望。     

基于地标空间信息的高光谱遥感图像分类

高光谱遥感图像同时具有光谱与空间特征信息,充分利用空间特征能够有效提高分类结果.高光谱图像上同类像素点的邻域空间信息差异较大会影响分类效果,针对这个问题提出了一种新的空间信息利用方法,记作地标空间信息.将光谱信息与地标空间信息结合使用,通过深度信念网络提取特征.实验表明地标空间信息能够有效提高深度信念网络以及对比方法的分类结果.     

基于决策级融合的RX高光谱影像异常检测算法

对高光谱影像的RX异常检测算法进行了研究。针对RX算法中对高维数据局部背景协方差矩阵估计存在较大误差的局限性,提出一种基于决策级融合的RX算子高光谱影像异常目标检测算法。首先,对同一场景下的可见近红外数据和短波红外数据分别运用经典的RX算子进行异常检测,得到初步异常检测的目标判决。在此基础上,利用传感器获取信息的冗余性和互补性特性,结合基于规则的决策级融合方法,得到最终的RX异常检测判决结果。在实测高光谱数据上进行了实验仿真,验证了本算法的有效性。     

重庆万盛采矿区内主要农作物的光谱测量和分析

矿山开采中产生的固体废弃物和废液会使矿区土壤中富集重金属元素,进而影响矿区内的农作物生长。选择重庆市万盛区矿区作为研究区,采集红薯和南瓜的实测高光谱数据和土壤样本的重金属含量数据。通过对土壤重金属含量和农作物的红边位置偏移进行相关分析,发现不同土壤重金属含量对研究区内主要农作物的影响是不同的。可以看出,在研究区内的两种主要农作物中,红薯对矿区土壤中的重金属Cr、Mn和Cd比较敏感,而南瓜则对以上三种土壤重金属具有一定的吸收和抵抗作用。该结果可以为万盛区矿区内农作物种植的选择提供理论依据。     

空间一致性邻域保留嵌入的高光谱数据特征提取

局部线性嵌入(LLE)和邻域保留嵌入(NPE)等流形学习方法可以提取高光谱数据的主要结构特征,有助于对数据的理解和进一步处理。但是,这些方法忽视了高光谱图像中相邻像素之间的相关性。针对这个问题,提出一种基于空间一致性思想的邻域保留嵌入(SC-NPE)特征提取算法,通过一个优化的局部线性嵌入,并考虑相邻像素的相关特性,在高维空间建立数据的局部邻域结构。然后寻找一个优化的变换矩阵,将局部邻域结构投影到低维空间,实现数据的特征提取。与LLE和NPE算法相比,SC-NPE既考虑高光谱数据的流形结构,又考虑了其图像域空间信息,可以更好地应用在高光谱数据的特征提取过程中。实验结果表明,SC-NPE特征提取算法在高光谱图像分类方面的性能明显优于其他同类算法。     

森林冠层氮含量遥感估算

使用高光谱数据估算叶片与冠层尺度的森林氮含量.首先采用基于高斯误差函数的BP神经网络Erf-BP建立叶片尺度氮含量的遥感估算模型;其次根据几何光学模型原理,推导冠层光谱与叶片光谱的尺度转化函数,将Hy-perion影像的冠层光谱转换到叶片尺度并反演叶片尺度的氮含量;最后,利用森林结构参数LAI得到研究区域冠层尺度氮含量.结果表明,隐含层包含8个神经元的Erf-BP模型最优,检验精度为76.8597%;利用尺度转化函数估算670 nm和865 nm冠层光谱与实测光谱决定系数为0.5203和0.4117;反演叶片尺度氮含量与实测数据的决定系数为0.7019;该方法为高精度快速估算叶片和冠层尺度森林氮含量提供参考.     

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,...     

航空红外光电遥感技术最新进展

航空红外光电遥感技术具有可全天时工作、机动灵活、空间分辨率高等不可替代的优势,是遥感科学、国土监测、国防应用等领域的重要手段.发展航空红外光电遥感技术对我国的经济发展和国防建设至关重要.近年来,航空红外光电遥感技术发展很快,在高光谱分辨率红外成像和高空间分辨率红外成像方面取得了重大突破.高空间分辨率、高光谱分辨率、高时...     

高光谱成像用高帧频CMOS图像传感器北大核心

针对高帧频、全局曝光和光谱平坦等成像应用需求,设计了一款高光谱成像用CMOS图像传感器。其光敏元采用PN型光电二极管,读出电路采用5T像素结构。采用列读出电路以及高速多通道模拟信号并行读出的设计方案来获得低像素固定图像噪声(FPN)和非均匀性抑制。芯片采用ASMC 0.35μm三层金属两层多晶硅标准CMOS工艺流片,为了抑制光电二极管的光谱干涉效应,后续进行了光谱平坦化VAE特殊工艺,并对器件的光电性能进行了测试评估。电路测试结果符合理论设计预期,成像效果良好,像素具备积分可调和全局快门功能,最终实现的像素规模为512×256,像元尺寸为30μm×30μm,最大满阱电子为400 ke^(-),FPN小于0.2%,动态范围为72 dB,帧频为450 f/s,相邻10 nm波段范围内量子效率相差小于10%,可满足高光谱成像系统对CMOS成像器件的要求。     

星载高光谱成像仪的发展及军事应用

随着航天技术的发展,星载高光谱成像技术日趋成熟并得到广泛应用。首先对高光谱成像的基础概念及特点进行了阐述,然后从国内、国外两个角度系统介绍了近二十年星载高光谱成像仪的发展状况,并分析了其主要性能指标和相关遥感应用,最后对星载高光谱技术在战场环境侦察、海洋军事行动监测、战场气象环境评估、导弹预警探测等方面的军事应用进行了分析概括,并通过举例进行了简要说明。