混合像元光谱特征影响因子分析

高光谱遥感能够提高地物识别和分类,通过光谱比较和匹配达到分类识别目的。由于传感器空间分辨率以及地面复杂多样性的差异, 混合像元在遥感图像中普遍存在。混合像元的分解问题是定量遥感应用中的一个突出问题, 如何有效地解译混合像元是遥感应用的关键问题之一。研究了面积比始终为1∶1的两种材料形成的混合像元在不同入射天顶角和不同拓扑位置分布时的高光谱反射比曲线的特征与差异,为混合像元分类精度的提高提供科学依据。     

光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法

端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。     

水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型研究

水体高光谱中的混合效应问题是水体定量遥感中的难点。已有研究表明,仅依赖标量光谱信息难以解决复杂的水体混合光谱问题。广域水体污染物除光谱信息之外,还具有明显的空间分布特性。充分利用其空间维信息,可以作为遥感光谱维信息的有益补充,有利于水体复杂光谱的解混。以巢湖为例,HJ-1A HSI高光谱数据为数据源,辅以水面光谱测量数据,在空间地统计学和遗传算法理论基础上,利用地统计学中的变异函数模拟相邻空间两像元的分布差异,将邻域像元空间变异函数作为遗传算法目标函数的约束条件,建立基于协同克里格遗传算法的湖泊水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型,并对悬浮物浓度反演结果进行检验。结果显示,与常规混合光谱分解模型相比,混合光谱空间信息分解模型对悬浮物浓度的预测值与实测值相关系数为0.82,均方根误差9.25 mg·L-1,相关系数提高了8.9%,均方根误差下降了2.78 mg·L-1,表明该模型对悬浮物浓度具有较强的预测能力。该方法将水体的空间信息与光谱信息有效结合,可以避免水色参数光谱信号弱导致反演结果失真,同时由于高光谱波段多、信息量大,带来信息提取计算量大而复杂等问题,也为复杂水体混合光谱模型的求解和模型反演精度的提高提供了有效途径。     

喀斯特典型地物混合光谱与复合覆盖度关系研究

喀斯特石漠化是我国西南喀斯特地区面临的主要生态环境问题之一。岩石裸露率以及植被覆盖度是石漠化主要的地面表现特征,也是评价石漠化的关键指标。由于喀斯特地区复杂的地貌情况,使得评价石漠化需要多种地物类型覆盖度信息。该文在实测光谱支持下,构建了系列光谱指数,初步分析了喀斯特地区典型地物混合光谱与复合覆盖度的关系。结果表明,光谱指数与覆盖度的相关性远远高于光谱反射率与覆盖度的相关性。植被指数和绿色植物(photosynthetic vegetation, PV)覆盖度有着很好的线性关系;该文构造的光谱指数和干枯植被覆盖度(non-photosynthetic vegetation, NPV)、土壤覆盖度有着较好的相关性,可决系数分别达0.70和0.73,显示了有估算NPV和土壤覆盖度的潜在能力。而光谱指数和裸岩率的相关系数稍低,最高达0.55,可以提供一定的裸岩率信息。所构建的4种指数形式中,表征光谱吸收特征深度的指数形式和NPV、土壤覆盖度以及裸岩率均拥有最高的相关性。这为高光谱遥感在喀斯特石漠化信息提取的应用进行了初步的探索。     

小波包分解支持下的高光谱混合像元盲分解

提出将小波包辅助下子带分解的独立成分分析用于高光谱混合像元盲分解.利用小波包分解改进独立成分分析技术,并考虑到高光谱数据的特点提出了高光谱混合像元盲分解方法,该方法能克服独立成分分析方法要求端元光谱统计独立带来的问题.利用两组合成数据和三组室内实测数据对本算法进行测试,证明了本算法能较为准确的提取端元光谱波形和端元丰度,其准确度明显优于独立成分分析方法.该方法为高光谱遥感影像的盲分解提供了一条新的途径.     

基于线性光谱模型和支撑向量机的软硬分类方法

针对硬分类方法中无法解决的混合像元问题及软分类方法中全图共用一套端元进行混合像元分解所带来的弊端,提出了一种新的软硬分类方法。该方法通过分析目标地物在图像中的分布情况,自动计算判别阈值,将图像分为目标地物纯净区域、目标地物混合区域和非目标地物区域。对于目标地物纯净区域和非目标地物区域采用硬分类方法(支撑向量机)快速提取分类信息;对于目标地物混合区域采用软分类方法(端元可变的线性混合像元分解)提取目标地物丰度信息,最后得到目标地物软硬分类结果。通过对北京地区ALOS图像的应用试验,并将新方法与支撑向量机、线性光谱混合模型进行比较,新方法的RMSE值为0.203,总量精度达到95.48%,高于支撑向量机和线性光谱混合模型。实验结果表明,新方法能够有效解决混合像元问题,提高图像分类精度。     

积雪混合像元光谱特征观测及解混方法比较

积雪混合像元分解方法研究及积雪比例产品的发展是积雪遥感的重要研究方向。在我国北疆地区利用SVC HR-1024野外便携式光谱仪观测了已知积雪比例的混合像元光谱特征并进行系统分析,同时,采用四种混合像元分解模型对实测光谱进行解混及精度评价。结果表明反射率随积雪比例均匀下降并不呈均匀的线性变化,在不同波段呈非线性变化特征,积雪像元解混精度与观测尺度的不同有一定的联系,尺度越小,解混精度越低;进一步对实测光谱的解混结果表明,线性回归法精度较低,特别是对于积雪比例小于50%的解混结果不准确,稀疏回归解混法和非负矩阵解混法略高于线性混合像元分解法,但线性混合像元分解法运算效率最高,稀疏回归解混法运算效率最低,当对遥感图像进行解混时,要综合考虑四种方法的计算效率。通过将推动积雪混合像元分解定量遥感研究,并为遥感影像准确提取积雪比例提供理论依据。     

基于局部端元提取的遥感影像波段模拟

针对“波谱库-影像”多光谱遥感影像波段模拟方法中波谱库以矿物质类别为主、忽略大气环境和成像时间对地物波谱影响的问题,以及“参考影像-影像”影像波段模拟方法中地物混合像元和不同空间分辨率像元间模拟的尺度效应问题,提出基于局部地物端元提取的遥感影像波段模拟方法。首先对与待模拟影像具有相似地物类别组成的参考影像进行光谱聚类分割,形成影像局部区域;然后提取各个局部区域的地物端元,并对地物端元进行优选形成地物端元样本集;接着利用端元样本集建立地物端元波谱间的关系模型;最后利用关系模型预测目标影像波段。首先通过模拟Landsat TM5影像的蓝光波段,验证方法的稳定性和可靠性;然后通过模拟IRS-P6影像的蓝光波段,验证方法的适用性和推广性;并在实验过程中同已有的“波谱库-影像”波段模拟方法和“参考影像-影像”波段模拟方法进行视觉效果对比和定量统计分析,进一步表明方法对各类地物均有较好的模拟效果,能够准确地表达地物的真实波谱。     

一种空间自适应的多光谱遥感影像端元提取方法

针对现行的凸锥体分析方法提取多光谱影像端元数目的有限性,提出了基于空间全局聚类分析的多光谱遥感影像端元自适应提取方法。该方法首先通过主成分分析对多光谱遥感影像进行降维处理,去除波段间的相关性;然后根据空间光谱间相似性,采用经典的空间聚类算法ISODATA对影像全局聚类,合并聚类后小斑块,实现影像自动分块;最后根据分块对象地物类型分布的复杂程度和散点图特征分析,自适应确定端元数目,再通过沙漏算法迅速地提取端元。通过TM影像端元提取实验表明该方法能够有效的提取多光谱影像的端元;同时克服了端元数目限制,提高了端元提取的精度,为多光谱遥感影像端元提取提供了新思路。     

基于无人机高光谱影像的建筑垃圾分类研究

建筑垃圾“围城”已经成为现阶段城市环境治理面临的主要问题,严重制约了城市生态环境的可持续发展,做好建筑垃圾的分类对保护城市水资源、提高城市土地利用率、提升居民生活质量意义重大。该研究将GaiaSky-mini 2推扫式机载高光谱成像仪（400～1 000 nm）搭载在经纬M600Pro无人机上,选择晴朗无风的试验环境,实时获取研究区高光谱遥感影像。对采集的研究区高光谱遥感影像进行几何校正、图像裁剪、辐射校正等预处理;将研究区内地物分为背景地物和建筑垃圾两大类,其中背景地物包括芦苇、蒿子、水体、阴影、裸土和柏油路,建筑垃圾包括白色塑料、防尘布、地基渣土和瓦砾砂石;基于影像像元选取样本点,分别提取研究区内6种背景地物和4种建筑垃圾的光谱信息,制作光谱曲线,并依据光谱特征差异,选取特征波段,通过波段计算统计并选取合理阈值,利用决策树分类法实现背景地物的分离和建筑垃圾的识别提取;针对不同类别的背景地物和建筑垃圾分别选取验证样本点,对背景地物的分离结果和建筑垃圾的识别结果进行精度评价。结果表明,背景地物和建筑垃圾总体识别精度为85.91%,Kappa系数为0.845;针对建立的背景地物分离决策树,6种背景地物的分类效果均较好,其中芦苇、柏油路和裸土的生产者精度为95%,整体能较好的将背景地物分离;针对建立的建筑垃圾识别决策树,防尘布和瓦砾砂石的生产者精度为95%,白色塑料和地基渣土的生产者精度为90%,能精确的提取研究区内的建筑垃圾。研究表明决策树分类法在无人机高光谱遥感影像中实现建筑垃圾的识别与提取具有很好的分类准确度,同时也验证了无人机高光谱遥感在建筑垃圾分类提取领域的科学性和可行性,对未来建筑垃圾的分类识别工作具有一定的实际意义。     

Study on the relation between fraction cover and mixed spectra in karst environment

Karst rocky desertification is one of the most serious eco-environmental problems of land degradation in karst regions, southwest China. The fractional cover of vegetation and exposed bedrock are the main land surface symptoms and essential assessing indicators of karst rocky desertification. To assess the extent of rocky desertification in complex karst environments, the information of multiple land cover types fraction is needed. Based on in situ spectral reflectance data, this study proposed several spectral indices and explored the relationship between spectral features of main land cover types and their responding fractional cover. The results showed that spectral indices have much higher correlation coefficients with fractional cover than does spectral reflectance. Vegetation indices have good linear relation with fractional cover of photosynthetic vegetation (PV). The proposed spectral indices have high correlation coefficients with fractional cover of non-photosynthetic vegetation (NPV) and bare soil, with R2 0.70 and 0.73, respectively. Lower correlation coefficients (R2 = 0.55) with the factional cover of exposed bedrock, were observed. The absorption depth of four forms of the proposed indices has the highest correlation coefficient with the fractional cover of NPV, bare soil, and exposed rock. This study indicates that hyperspectral remote sensing has the potential for the extraction of karst rocky desertification information.     

结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息

随着生活水平的不断提高,城市植被已成为衡量城市宜居性的重要标准之一,对城市生物多样性评估和保护起到非常重要的作用。因此,合理规划城市植被是解决环境问题和提高生活质量的重要手段。因此,城市植被的提取和监测成为重中之重的任务。目前,城市植被提取一方面受到地域和物种的影响,另一方面也受到地形和建筑物阴影的影响。为解决上述问题,提出了一种结合数字高程模型(DEM)的红边-近红外植被指数模型（RENVI）。首先选取了3景经过辐射定标和大气校正的具有红边波段、且光谱和空间分辨率较高的Worldview-3遥感影像;然后,根据红边波段对于植被具有较高的敏感性,且红边范围内的光谱数据与反映植被生长状况的参数有较好的相关关系原理,采用DEM模型和红边波段光谱差异,有效去除地形和建筑物阴影;最后,在可见光波段范围内建立红边光谱-近红外光谱构建特征空间,构建了红边-近红外植被指数模型,同时与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）进行城市植被提取的定性和定量对比分析。定性分析是利用真实植被影像参考图与模型提取植被影像进行视觉分析;后者是采用用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数进行量化分析。定性分析表明：NDVI和EVI提取城市植被,由于建筑和道路像元混淆在植被中,产生了错分和漏分的问题。RENVI较好地消除了阴影像元与植被像元混淆问题,能准确的提取城市植被,减少了冗余度,增加了植被指数的信息量。定量分析表明：RENVI模型较NDVI和RVI能够准确提取城市植被,3景影像总体精度分别为89%,81.4%和91.8%,Kappa系数分别为0.852 8,0.791 3和0.905 2。综上所述,该方法有效提高了城市植被提取精度,并取得了较好的提取视觉效果。     

基于不同植被指数的植被-土壤混合像元高光谱偏振信息与模型研究

高光谱遥感被越来越多的应用于确定混合像元的地物组分和比例。将不同面积比例的植被-土壤混合像元作为研究对象,使用偏振装置和 ASD FieldSpec3 光谱仪得到植被-土壤组成的混合像元的偏振反射光谱曲线,计算得到八种植被指数值,讨论不同面积比例,不同偏振角度下植被-土壤混合像元的高光谱偏振特性。研究发现,随着叶片占混合像元面积比例的增大,植被-土壤光谱曲线越来越明显地表现出植被光谱“五谷四峰”的特性,且峰值与谷底的位置与植被光谱基本相同。偏振角越大,混合像元的光谱偏振反射比越大;混合像元条件下,植被所占混合像元的面积比例越大,光谱受偏振角的影响越大。各植被指数与混合像元中植被面积大小呈线性关系,其中植被衰减指数和改进红边归一化植被指数的相关系数最大,可以达到98%左右,适合用于建立植被指数与植被占混合像元面积比例之间的相关模型。在植被面积发生变化时,改进红边比值植被指数的灵敏性更好。在利用光谱吸收特征参数进行植被指数估算时,发现吸收谷深度与光化学植被指数的二次函数模型拟合度最强,决定系数R2为0.963 3;光谱吸收指数与光化学植被指数的二次函数模型拟合度最强,决定系数R2为0.960 5。     

Analysis and study of the interlaced encoding pixels in Hadamard transform spectral imager based on DMD

The key innovation in Hadamard transform spectral imager (HTSI) introduced recently is the use of digital micro-mirror device (DMD) to encode spectral information. However, because the size of individual micro-mirrors does not match the detector pixel size or for other unavoidable errors in the optical design and the system assembling, an interlaced encoding phenomenon appears on some pixels of the encoded images obtained from the detector. These interlaced encoding pixels are not encoded based on Hadamard transform, so they should be processed specially in spectrum recovery. This paper analyzes the interlaced encoding phenomenon and proposes a positioning method and a decoding method for the interlaced encoding pixels on the encoded images. In our experiment, we direct a beam of laser into our HTSI and fill the entire field of view; by observing the column vector, which is made up of the gray values of a pixel on the encoded images from the detector in sequence, the interlaced encoding pixels can be distinguished easily and a coefficient is obtained simultaneously, which denotes the ratio of the area between the left part and the right part of the interlaced encoding pixel. By substituting the coefficient and the encoded gray values of the interlaced pixel into its encoding equation, we can recover the spectral elements of the interlaced pixel with ease. By comparing the spectral curve of the interlaced encoding pixels recovered by the method mentioned in this paper and the spectral curves of its two adjacent pixels, we find the decoding results are quite effective.     

Estimation of the number of endmembers in hyperspectral data using a weight-sequence geometry method

The terrestrial reflection or emission spectrum obtained by the remote sensor is recorded in units of pixels. In most cases, a pixel usually contains many types of terrains. This pixel is a mixed pixel, and each of the terrains in the mixed pixels is called “endmember”. Estimating the number of endmembers is a significant step in many hyperspectral data mining techniques, such as target classification and endmember extraction. The paper proposes a separative detection method by the use of a weight-sequence geometry to estimate the number of endmembers. This method projects the spectral matrix into the orthogonal subspace by eigenvalue decomposition at first. Then, on the basis of the normalized eigenvalue sequence, the separative detection method innovatively uses a geometric criterion to find the separation point between the main factors and minor factors. Finally, the number of endmembers is determined by the sequence of the “separation point”. Validation through a series of simulated and real hyperspectral data, it indicates that the proposed method can accurately and rapidly detect the number of endmembers in the hyperspectral data without any prior information. In addition, the new method is also applicable to the ultra-high resolution remote spectral data in the future.     

基于时序多光谱影像的干旱草原区开采扰动信息提取方法

露天开采会彻底改变原有土地利用景观格局，直接破坏当地生态环境，甚至会影响附近居民的生产和生活，因此越来越多的学者开始关注开采扰动。先前有关利用时序多光谱影像提取开采扰动的研究区集中于扰动形式单一的森林区。而我国露天煤矿大多集中于草原区，且我国东北部的草原矿区因其脆弱的生态环境以及其他多种扰动形式的存在，使得开采扰动识别更加困难。为明确我国东北部生态脆弱区草原露采场的开采扰动，以胜利矿区为例，利用1986年-2017年27期Landsat多光谱遥感影像，基于归一化植被指数NDVI（normalized difference vegetation index）的长时间序列轨迹变化特征（为了去除物候、云和阴影等对时序多光谱影像的影响，利用BISE-WT滤波器对原始NDVI时间序列进行滤波处理, 有效地去除时序NDVI数据中的噪声并同时保留有效信息），经过样本点训练，获得CV阈值（变异系数coefficient of variation）和Max阈值（植被阈值），构建CV-Max扰动识别模型，提取研究区的扰动分布。并利用植被阈值，分析NDVI时序轨迹，获得扰动年际信息，重构扰动历史地图；进而通过分析研究区典型地物的光谱特征，构建裸煤提取规则，以此来提取研究区的裸煤分布；最后通过构建裸煤及扰动区两者间的拓扑关系，进行空间拓扑叠置分析，从而获得开采扰动信息。经过精度验证，开采扰动的提取精度达到93.17%（Kappa系数=0.85），扰动年际信息提取精度达到83.35%（Kappa系数=0.81）。结果表明：在研究期间，空间上，开采扰动面积占研究区总面积的8.90%；时间上，开采扰动的发生集中于2000年-2009年，期间开采扰动像元占开采扰动总像元的76.70%；1988年-1998年矿区属于土地损毁初始期，2000年-2005年矿区属于土地损毁加速期，2006年-2009年矿区属于土地损毁高峰期，2010年-2017年开采扰动像元占比趋势比较平缓且持续处于较低水平，矿区土地损毁范围基本稳定。所提出的针对我国东北部生态脆弱性草原矿区，基于时序多光谱影像，利用植被指数NDVI和裸煤光谱特征提取开采扰动信息的方法是可行的，该研究结果可为干旱、半干旱草原露天矿区的可持续发展提供数据和理论方法支撑。     

水稻分蘖期无人机高光谱影像混合像元特征分析与分解

开展水稻无人机高光谱解混,获取水稻植株的高光谱反射率信息,对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义.目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混,运用算法模型进行高光谱数据解混,将高光谱图像和可见光图像进行优势互补,提出一种基于无人机高清影像与高光谱遥感影像融合的稻田无人机高光谱解混方法,解决单一数据局限性问题,增...     

一种新的准确提取离散采样点光谱值的方法

在建立遥感信息反演模型中,是利用离散的采样点实测数据与相应的影像对应像元的光谱值建立关系,从而实现目标信息反演。准确提取光谱值是建立模型的关键,提取光谱值通常采用的方法是把目标点图层转化为感兴趣区ROI,然后保存ROI为ASCII。用ENVI软件依据原始坐标提取采样点光谱值,分析提取的坐标和光谱值发现,提取出的部分采样点的坐标和原始坐标不一致,即光谱值非本像元,以致基于此而建立的反演模型不能真实反映目标属性与光谱值的关系,即模型无意义。我们把像元均分为4个区域,总结规律发现只有采样点落在像元左上角区域时,提取的光谱值为本像元光谱值。在上述方法的基础上,深入研究其提取目标点坐标和光谱值的原理,并总结规律。介绍了实现提取采样点在遥感影像上对应像元光谱值的一种新方法,该方法首先是提取采样点所在像元的4个顶点坐标之一,通过对比原始坐标和提取坐标的经纬度差值判断采样点在像元中分布所属区域,采用对称原则进行调整采样点在像元中分布位置,最终使全部采样点均分布在所属像元的左上角区域,最后再次进行光谱值提取,经验证提取的光谱值准确无误。通过OLI,TM和ETM+影像验证,结果表明该方法能够有效准确提取离散点光谱值,同时原理清晰,操作简单可行,适用性较强,为遥感影像提取离散点光谱值提供了新思路。     

Spectral reflectance characteristics of different snow and snow-covered land surface objects and mixed spectrum fitting

The field spectroradiometer was used to measure spectra of different snow and snow-covered land surface objects in Beijing area.The result showed that for a pure snow spectrum,the snow reflectance peaks appeared from visible to 800 nm band locations;there was an obvious absorption valley of snow spectrum near 1 030 nm wavelength.Compared with fresh snow,the reflection peaks of the old snow and melting snow showed different degrees of decline in the ranges of 300～1 300,1 700～1 800 and 2 200～2 300 nm,the lowe...