基于Sandmeier模型的月球KAGUYA卫星高光谱数据地形校正

月球是人类深空探测的前哨站。月球卫星光谱测量是月表岩矿成分分析的主要技术方法。鉴于月表比地球地形起伏还要显著,有必要开展月球卫星高光谱数据的地形校正。通过顾及宏观地形起伏和周围地形反射辐射的影响,建立适合月表的Sandmeier辐照度模型,并由此推到了月表反射率地形校正模型。以月球虹湾地区KAGUYA卫星Spectral Profiler(SP)高光谱数据为例,借助美国Lunar Orbiter Laser Altimeter(LOLA)高程数据,计算了试验区坡度、坡向,以及入射角、反射角、地形可见因子等地形校正参数,结合平坦月表接收的太阳直接辐照度,实现了月球虹湾地区经向SP数据的反射率校正。通过比较发现,校正后反射率像元数量统计直方图近似高斯分布,而且光照区的月表反射率得到了抑制,阴影区的月表反射率有所增强,有效地消除了月表起伏地形的影响。     

基于Retinex彩色图像增强及其闭合区域提取的研究

提出了一种基于Retinex和闭合边缘提取的新方法.这一方法对于彩色遥感图像中存在的阴影区域得到了增强.首先将彩色遥感图像利用小尺度Retinex进行增强,再利用边缘检测的结果,编制程序提取原图像中阴影的区域,将用小尺度Retinex增强的图像中相应的像素替代原图像中阴影的区域.在实施闭合边缘提取过程中,提出了真断点与准断点判别法、“蝌蚪”状尾巴回退消除法等,确保所需要的闭合区域的提取.这一方法对于遥感图像中地物的半自动提取方面有着重要意义.     

起伏地形的高光谱遥感地气耦合辐射建模研究

邻近效应会影响高光谱遥感的定量化应用,而地气耦合辐射是邻近效应的重要组成部分。高光谱遥感数据多受地形背光和阴影的影响,不利于描述地物的光谱特性,并且地形的相互遮蔽使得辐射在大气、地表之间的耦合过程变得更加复杂。为了满足高光谱数据模拟快速性的要求,在深入分析辐射传输过程的基础上,利用邻近地物和目标地物的相对方位以及局地地形特征描述背景等效反射率,计算地气耦合辐射对传感器入瞳辐亮度的贡献,从而在起伏地形下实现了精确的地气耦合辐射建模。将此建模方法应用于高光谱遥感成像仿真,通过对实测图像的模拟,验证模型的有效性。结果表明,模拟图像与实测图像在视觉效果上具有较好的一致性;在地形起伏区域,仿真中采用改进后的地气耦合模型可提高模拟图像与实测图像的光谱相似度,同时在地形平坦区域保持了较高的仿真精度。     

基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,提出了一种基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率(SR)方法.设计出遥感图像的光谱SR框架,对图像中不同反射光谱进行提取;采用GoogLeNet的稀疏编码对粗像素光谱进行放大,并投影到高分辨率字典上,将潜在SR表示进行反转,以获得超分辨光谱;为了提高图像重构的保真度,利用...     

基于邻域分割的空谱联合稀疏表示高光谱图像分类技术研究

传统的高光谱遥感影像分类算法侧重于光谱信息的应用。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,高光谱影像中相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性,将空间特性有效地应用于高光谱遥感影像分类算法对分类精度的提升非常关键。但是,高光谱影像的高分辨率提供空间聚类特性的同时,在不同地物边缘处表现出的差异性更加明显,若不对空间邻域像素进行甄选,直接将邻域光谱信息引入,设计空谱联合稀疏表示进行图像分割,则分类误差较大,收敛速度大大降低。将光谱角引入空谱联合稀疏表示图像分类理论中,提出了一种基于邻域分割的空谱联合稀疏表示分类算法。该算法利用光谱角计算相邻像素的空间相似度,剥离相似度较低的邻域像素,将相似度高的邻域像素定义为同类地物,引入空谱联合稀疏表示模型中,采用子联合空间追踪算子和联合正交匹配追踪算子对其优化求解,以最小重构误差为准则进行分类。选取AVIRIS及ROSIS典型光谱影像数据进行实验仿真,从中可以看出,随着光谱角分割阈值的提高,复杂的高光谱影像分类精度和平滑区域的高光谱影像分类精度均逐步提高,表明邻域分割在空谱联合稀疏表示分类中的必要性。     

彩色遥感影像阴影颜色特性分析

为了获得具有标识性且易于获取的阴影特征,总结了彩色图像常见的颜色模式,分析和研究了遥感影像中阴影的亮度、色调、饱和度以及阴影区B通道与G通道强度之间的关系等颜色特性.通过系列实验和分析可知:1)彩色遥感影像色调通道中的高亮值对阴影区域的位置具有一定程度的指示作用;2)低亮度是遥感影像中阴影的重要特征;3)同一幅遥感影像阴影区的饱和度在整体上具有一致性;4)同一幅遥感影像上,阴影区像素B通道强度与G通道强度的大小关系具有一定程度上的一致性.利用这四种特征进行自动阴影识别的初步结果,验证了这四种特征在对遥感影像阴影区的综合标识上是有效的,可以作为计算机阴影自动检测方法的建模基础.     

彩色遥感影像阴影颜色特性分析

为了获得具有标识性且易于获取的阴影特征,总结了彩色图像常见的颜色模式,分析和研究了遥感影像中阴影的亮度、色调、饱和度以及阴影区B通道与G通道强度之间的关系等颜色特性.通过系列实验和分析可知:1)彩色遥感影像色调通道中的高亮值对阴影区域的位置具有一定程度的指示作用;2)低亮度是遥感影像中阴影的重要特征;3)同一幅遥感影像阴影区的饱和度在整体上具有一致性;4)同一幅遥感影像上,阴影区像素B通道强度与G通道强度的大小关系具有一定程度上的一致性.利用这四种特征进行自动阴影识别的初步结果,验证了这四种特征在对遥感影像阴影区的综合标识上是有效的,可以作为计算机阴影自动检测方法的建模基础.     

基于端元可变的喀斯特地形复杂区石漠化信息提取

喀斯特山区因地形复杂、地表破碎等特点使得遥感影像中阴影、混合像元及光谱变异现象普遍存在,传统基于多光谱遥感的像元二分法（DPM）在光谱变异和阴影显著的区域难以准确的对喀斯特石漠化（KRD）信息进行提取。采用高光谱遥感的混合像元分解技术可将复杂的混合像元分解为纯净的地物光谱与各地物光谱对应的混合比例,为复杂山区获取更高精度的石漠化信息提供可能。然而,由于光照、环境及大气等诸多因素的变化会引起端元发生不同程度变异,导致在混合像元分解过程中出现显著的误差,其次要从地形复杂、地表异质性强的山区影像上直接获取地物纯净光谱建立用于应对光谱变异的光谱库极其困难。因此,如何在这种情况下应对光谱变异和地形效应,获取有效、准确的对石漠化信息进行提取是当前研究的重点。针对以上问题,采用通过模拟由光照条件造成的地物反射率变化,并考虑每个波长间隔光谱变异情况的广义线性混合模型（GLMM）,以减轻喀斯特地区石漠化信息提取过程中光谱变异与地形效应的影响。首先,从GF-5高光谱影像中提取喀斯特地区主要地物（植被、裸岩、裸土）的典型代表性光谱,然后基于提取的地物光谱模拟不同光照下每个像元光谱的变异情况,选择最适合的光谱组合对像元进行分解,得到最优的解混效果。为了验证方法的可靠性,利用高分辨率影像目视解译的结果作为参考对方法预测结果进行验证,同时选择未考虑端元变异的全限制最小二乘法（FCLSU）和DPM进行对比。结果表明,在地形高度复杂的喀斯特山区,考虑阴影、混合像元及光谱变异是必要的,GLMM在石漠化信息提取中总精度达到了84.89%,明显高于其他两种方法的59.68%和67.34%。通过对光照区和阴影区分别进行精度检验,发现GLMM在光照区与阴影区有着相似的精度表现,而另外两者则差异较大,阴影区明显低于光照区。这反映GLMM能较为有效地减轻地形效应的影响,对喀斯特石漠化信息提取的精度有一定提升。     

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。     

一种改进的遥感影像地形校正物理模型

遥感影像地形校正是提高光谱反射率反演精度的一个重要的预处理步骤。目前已经出现了多种遥感影像地形校正模型,这些模型各有优缺点。针对现有地形校正模型存在的问题和不足,在Shepherd地形校正模型的基础上,利用更高精度的天空散射辐射计算方法对其加以改进。将改进的地形校正模型和6S大气辐射传输模型相结合以2006年7月12日北京北部山区的Landsat 5 TM影像为数据源进行了地表光谱反射率反演试验。从三个方面对遥感影像地形校正效果进行了检验,结果表明该改进模型能够取得较好的地形校正效果,校正效果优于Shepherd和C校正模型。该改进模型是一种物理模型,可以应用于各种光学遥感影像。     

利用一种偏振方法减小由强反射或弱反射强度引起的植被反演误差

无论是多角度遥感的发展、还是偏振、高光谱遥感的发展,它们有一个相同的目的,即利用电磁波的种种特性、以及空间特性来对地球表面的一切地物进行精确的识别。任何单一的方法和手段不可能完整地描述和反映地物的所有特征。偏振测量是目标测量识别技术中不可缺少的技术之一,并且成为近年来全世界目标识别领域中的研究热点。由于定量遥感的反射强度对植被遥感的影响不可忽视,反射辐射信号呈现饱和或过弱都不能被检测到。而偏振是植被定量遥感的重要手段,因而有必要开发一种克服由反射强度强弱引起的植被反演误差的方法,这也是我们目前的研究目标。如果反射的辐射信号太强或太弱,都会影响遥感的准确性,而来自植被的偏振光可以提供有用的信息,特别是当反射的辐射信号饱和时,使得传感器不能获得足够有用的非偏振信息。本研究采用基于地面的偏振成像光谱仪系统,开发了一种偏振方法来克服反射强度过强过弱引起的植被反演误差。利用FISS-P偏振成像光谱仪系统研究了反射强度对遥感植被NDVI和DoLP效用的影响,实验地点在北京市中国科学院奥林匹克科技园。在对目标采样时对反射率强,反射率弱以及反射率适中的植被分别测量,同时对目标植被的不同波段(470, 555, 670, 864 nm)的DoLP进行计算与分析。地基成像光谱仪系统(FISS-P)提供了具有偏振信息的高空间分辨率图像,我们可以确定在阴影和强反射区域中单个像素的光谱偏振特性。在成像光谱信息的基础上,利用光的偏振性来对地物的物理特性进行分析。本文使用斯托克斯分量来表征反射光的各个偏振分量,使用线偏振度(DoLP)表征反射光偏振程度。信号饱和度和阴影效应导致归一化植被指数(NDVI)植被密集程度非常低,造成严重的反演误差,然而强反射对线偏振度(DoLP)的影响不大。研究结果表明,反射辐射信号饱和时,偏振效应可以通过适当的频带提高植被的反演精度,平均NDVI的相对误差为33.8％,而DoLP(670 nm)的相对误差仅为6.3％,而其他波段的DoLP(555 nm,864 nm)的相对误差要大很多。这项研究结果表明,在植被识别时可以忽略强反射,然而,阴影(弱反射)效应是不容忽视的。FISS-P偏振成像光谱仪是用于计算具有不同反射强度的样品类型的偏振和非偏振参数的有效工具,同时发现在识别植被时,强烈的反射可以忽略不计,但是植被的阴影(弱反射)效应不容忽视。与非偏振方法相比,偏振效应可以提高反射辐射信号饱和时的植被反演精度。这项研究分析了使用偏振法强弱反射强度引起的误差减少。为了进一步揭示植被的阴影(弱反射)效应与DoLP之间的关系,还有一些问题需要解决。     

Landsat 8 OLI影像的高原山地阴影区冰川识别方法

冰川对气候变化极为敏感,其变化对区域气候、生态及水资源等有重要影响。对于高原山地区域而言,使用遥感数据开展冰川变化研究时,影像经常会有较大面积的山体阴影。阴影使地物目标反映的信息量有所损失或受到干扰,在遥感影像数据上难以判读。因此,基于遥感影像的山体阴影区冰川识别成为一个技术难点。选择青藏高原上的大型山地冰川群为实验区,基于Landsat 8 OLI影像数据,分析了山体阴影区冰川与非冰川的波段反射特征,结果表明由于阴影区直射光被遮挡,波长较短的蓝光波段因具有更高的散射强度,是阴影区冰川识别的优势波段;长波波段在阴影区无论是冰川还是非冰川区域反射率都很低,难以区分。在此基础上提出针对山体阴影区冰川信息提取的增强指数算法,并与常规的冰川信息提取方法进行效果对比,结果表明增强指数方法得到的直方图分割阈值更为明显。从冰川信息提取结果来看,无论是空间分布还是面积误差比例,采用优势波段的增强指数法效果最好。在高原山地区域进行大规模冰川提取时,采用所提出的山体阴影区冰川信息增强指数算法,有助于提高整体工作效率。     

城市河网尺度的水体光谱指数适宜性分析研究

城市地表水是城市生态环境的重要组成部分,地表水环境高光谱遥感是高光谱遥感的重要应用方向,水体提取是地表水环境高光谱遥感的第一步,其主要任务是从高光谱遥感数据中提取地表水水体轮廓。基于光谱指数的水体提取方法充分利用光谱信息,计算简单,实现容易,提取效果优异。归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、高光谱差异化水体指数(HDWI)和基于指数的水体指数(IWI)等光谱指数已经广泛应用于湖泊、大江大河等开阔水体提取。近些年来,随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感数据的获取能力也突飞猛进,空间分辨率和光谱分辨率不断提高。与江河湖基本在流域内沿地形分布不同,城市地表水一般细小,纵横交错,形成河网。在高光谱遥感数据用于城市体表水提取时,其面临的图像空间分辨率、地物类型和地物复杂等,与江河湖水体提取有很大不同。因此,需要对这些常用的光谱指数在城市地表水提取中的适宜性进行评价。以此做为出发点和目标,以河网密布的江南水乡中国浙江省嘉兴市为研究对象,以应用型航空成像光谱仪(Airborne imaging spectrometer for applications, AISA)获取的高空间分辨率机载高光谱遥感数据为数据源,通过Youden指数确定最佳阈值,将总体分类精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数作为衡量指标,分析评价了NDVI,NDWI,HDWI和IWI 4种光谱指数在城市河网提取中的适宜性。结果表明,阴影与水体光谱变化趋势类似,是造成水体提取过程中高错分误差的主要因素。四种指数都可以准确抑制落在植被中的阴影,但无法有效抑制落在建筑物中的阴影。HDWI虽然可以在一定程度上抑制建筑物中的阴影,但是无法有效地抑制亮建筑物背景。通过对不同类型水体和阴影（笼罩下地物）光谱的进一步分析,虽然水体和阴影光谱曲线变化趋势相似,均在560～600 nm附近存在波峰,但是水体和阴影波峰高度存在差异,水体波峰值较大而阴影波峰值较低。因此,通过充分挖掘水体和阴影在560～600 nm处光谱反射信息,有望进一步抑制建筑物阴影,提高城市河网水体提取精度。     

阴影植被指数SVI的构建及其在四种遥感影像中的应用效果

阴影是遥感影像中普遍存在的干扰因素,如何有效去除阴影已成为共识,寻找一个有效的阴影检测指标是实现影像阴影去除的基础工作。以Landsat TM,ALOS AVNIR-2,CBERS-02B CCD及HJ-1 CCD影像为试验数据,立足于进一步增大阴影区植被与明亮区植被、水体间的差异,实现影像阴影的有效检测,构建了一个新的植被指数——阴影植被指数SVI,该指数既可保证明亮区植被、阴影区植被、水体区在近红外波段的绝对差异,又能对NDVI进行放大,消除可能存在的混淆现象,改变NDVI直方图的“偏态”现象,使植被指数值更接近于正态分布,更符合地面实际;该指数适用于近红外波段辐射特征差异较大的地物。采用精度评估法验证SVI对明亮区植被、阴影区植被、水体区三类地物的识别效果,结果显示,四幅影像总分类精度依次高达98.89%,100%,97.78%,97.78%,总Kappa系数依次为0.983 3,1,0.966 7,0.966 7, 说明SVI对明亮区植被、阴影区植被及水体区具有极好的检测效果;对子影像、SVI与NDVI的统计指标对比亦说明,SVI可靠、有效,可以将其应用于影像阴影去除。     

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。     

模拟月壤发射率光谱测量实验及精度评定

基于月球样品反射光谱的月表矿物识别和成分反演能力受到月球环境的严重影响,仅限于月球表面5％的成熟度较低的区域。相比之下,包含大量硅酸盐矿物的月球样品发射光谱不仅光谱特征明显,而且受月表大气、温差和真空等环境的影响较小,是研究月表成分和物理特性的新途径。因此,对于嫦娥五号月球探测器采集的月球实地样品的发射光谱测量不仅可用于月表硅酸盐类矿物的成分分析,而且可以作为遥感研究中可见光-近红外光谱的有效补充。但是,实验室发射光谱测量中最大的难题是寻找最佳的实验方法和仪器,以便获得准确可靠的光谱数据。研究以模拟月壤样品为测量对象,分别在实验室大气、氮气冷背景和模拟真空环境中,利用TurboFT 102F和Bruker VERTEX 70V两种仪器,设计和实施了傅里叶光谱法、独立黑体法和反射率法三种发射率测量实验,并利用误差传播定律和已有Apollo样品发射率光谱对实验获得的发射率光谱进行了精度分析与评定。发现在异常复杂和困难的模拟月球真空测量环境构建完成之前,密闭实验室环境中的反射率法发射率光谱特征最明显,测量精度最高,可以作为目前月球样品发射率光谱测量的最佳选择。研究希望能为嫦娥五号采集的月球样品发射率光谱测量实验提供理论基础和技术参数。     

ETM图像大气邻近效应校正

准确地利用所获遥感图像反演地物的反射率,是提高遥感图像后续产品的质量和遥感定最化应用的前提.然而,由于大气对电磁波的散射作用,星载传感器所接收到的被观测目标的电磁辐射信号包含了来自背景地物的贡献,产生了邻近效应,使得所获遥感图像模糊不清,对比度降低,反演的地物反射率精度下降,从而降低了遥感图像后续产品的质量和定量遥感的精度.以ETM图像为实验数据,根据大气辐射传输模型,采用点扩散率函数法进行了ETM图像大气邻近效应校正实验.实验结果表明,经过大气邻近效应校正后,ETM图像的对比度明显增大,图像清晰,可识别细节增加,反演的地物反射率更加准确.