动态阈值云检测算法改进及在高分辨率卫星上的应用

基于先验地表反射率数据库支持的动态阈值云检测算法(UDTCDA)可以显著提高卫星数据的云检测精度。为进一步提高其在波段相对较少的高空间分辨率卫星数据云检测应用中的精度,改进了UDTCDA中先验地表反射率数据与待检测卫星数据的空间匹配方法。与原方法使用重采样达到空间分辨率一致不同,该方法根据待检测影像高空间分辨率的特点,采用逐像元空间地理坐标配准的方法与真实地表反射率数据进行配准,然后进行云像元检测。该方法保留了高分辨率影像空间分辨率的优势,可以有效降低空间重采样造成的像元信息丢失。分别使用资源3号、高分1号、高分2号和高分4号高分辨率卫星数据开展云检测实验。通过遥感目视解译的方法对结果进行精度验证,并与UDTCDA云识别结果进行对比。结果表明,改进后的算法能以较高的精度识别不同高分辨率卫星影像中的云,总体精度可达到93.92%,对于碎云和薄云具有整体较高的识别精度,漏分误差和错分误差分别低于10.40%和9.57%。     

基于多分支CNN的高光谱与全色影像融合处理

高光谱与全色影像融合旨在通过融合高空间分辨率的全色影像与低空间分辨率的高光谱影像来获得高空间分辨率的高光谱影像。基于深度卷积神经网络(CNN),提出了一种遥感影像融合方法,利用两个独立的分支网络逐级从高光谱和全色影像中提取光谱和空间特征。该融合网络由两个分支网络和一个主线网络组成,利用两个分支网络分别从高光谱与全色影像中提取空谱特征,主线网络基于分支网络提取的特征,重建得到最终融合的高空间分辨率的高光谱影像。在CAVE和Pavia Center数据集上分别进行了实验验证,通过对比可以发现,所提出的融合算法在空间细节和光谱保真度上较当前主流算法均表现出更优异的性能。     

基于光谱精确采样的高光谱相机转扫成像几何校正

针对转扫式光谱成像系统在数据采集过程中,由于转台转速过快造成校正后的影像存在有数据漏洞,以及获取的原始影像数据存在有严重几何形变,影响影像上地物信息的分类与识别等问题,介绍了转扫式光谱成像系统的组成并给出数据采集一般过程,根据数据采集时单帧影像的覆盖范围和系统采集影像的速率等信息,在数据采集时对转台速度进行控制;结合影像获取时的起始与终止角度以及传感器距离前视点的距离等信息,详细推导了转扫式光谱成像空间定位模型,并对定位后影像进行格网划分和光谱重采样,给出了影像畸变校正的一般流程;鉴于影像空间定位后相邻帧间影像空间分辨率不一致,同时为保证获取最大的影像分辨率,采用最小空间采样间隔作为坐标定位后影像格网划分单元;考虑到新生成均匀格网与不均匀格网叠加进行光谱取值时,采用直接光谱采样可能造成的光谱混叠失真问题,提出了基于位置分布的光谱精确采样方法,以张家界老司城获取的高光谱影像数据为例进行畸变的校正,校正后影像上地物保持了原有的几何特征,验证了算法的正确性,同时抽取不同地物点的光谱数据进行相关系数计算,结果表明改进的光谱采样算法优于直接光谱采样,为同类产品的地面应用提供参考。     

非对称空间外差光谱技术研究

传统空间外差光谱技术存在光谱分辨率、光谱范围与探测器象元数之间的制约关系。非对称空间外差光谱技术相比传统空间外差光谱技术主要区别在于增加单臂光栅到分束器的距离,能够在系统参数不变的情况下大大的增加光谱分辨率。首先阐述了非对称空间外差光谱技术的基本原理,并给出相应的系统参数计算公式推导结果,从理论上推导出单臂光栅偏置量增加和光谱分辨率增加之间的关系。偏置量作为非对称空间外差光谱技术的重要参数,受短双边象元数和光谱分辨率需求的制约。根据实验室现有实验平台参数,给出偏置量选择原则及结果。在元器件参数相同的情况下,分别计算了两种形式的理论光学性能参数,并且进行了仿真验证,得出非对称空间外差光谱仪与传统空间外差光谱仪光谱范围相同,但具有更高的光谱分辨率,并且分辨率提高与偏置量增加关系与理论计算相符。最后通过单色光扫描方法对非对称空间外差光谱仪实验室装置进行光谱范围和光谱分辨率的定标,定标结果与理论计算值吻合较好。     

基于Geoeye-1影像光谱特性的红树林冠层种类识别

基于Geoeye-1高空间分辨率影像与冠层实测高光谱数据,以广西北部湾五种红树群落为研究对象,分析影像光谱用于冠层种类识别的能力。首先研究红树林冠层光谱响应特征,再针对影像采用高光谱分析方法提取端元,结合实测训练样本进行不同方法的识别对比。结果表明：350～1 100 nm谱段内以435,469,523,677,751和761 nm为中心波段的红树群落冠层光谱表现最佳;木榄端元应用识别精度高于实测训练样本应用结果;光谱角制图法能够克服多光谱波段对全色波段分辨率的影响,并有效获取冠层轮廓。利用Geoeye-1影像光谱信息可有效识别三种红树植被,种类最高识别精度达93.03%。研究证实高空间分辨率影像光谱信息的重要性,从机理和应用角度为面向对象红树林种类识别提供了依据和参考。     

高分辨率遥感影像融合处理技术的对比分析研究

随着遥感技术的发展,获取遥感数据的手段越来越丰富。由各种不同的传感器获取的影像数据与日俱增,在同一地区形成了多时相、多分辨率的影像序列。如何综合各种类型的遥感影像信息,提高遥感数据的利用效益已成为遥感应用的瓶颈问题。多源遥感数据融合技术是解决这一问题的有效手段。高空间分辨率影像数据的多样性和复杂性对遥感信息融合处理技术提出了新的更高的要求。以IKONOS卫星数据为例对其进行了空间分辨率的影像融合。研究中引入了多种融合方法,如IHS变换、主成分分析、小波变换以及基于区域特征的自适应小波包算法。从光谱质量和空间信息的角度出发对融合方法进行了比较研究,分析出了比较适合于IKONOS卫星的高分辨率影像融合的处理方法。     

重力/惯性匹配导航空间分辨率同步技术

重力/惯性匹配导航是一种使用地球重力场信息进行惯导位置匹配校正的组合导航方法。匹配导航中由于重力测量信息与重力数据库信息空间分辨率不同步会造成空间分辨率不同步误差。为抑制匹配导航中出现的空间不同步误差,提出一种空间分辨率同步技术。该技术通过载体运动信息与重力测量算法滤波模型参数计算重力测量信息空间分辨率,并通过二维滤波降低重力数据库分辨率,使重力测量信息与重力数据库信息实现分辨率同步。在对数据库进行空间分辨率修正后,再使用匹配导航算法进行匹配定位。在仿真验证中改进后的匹配导航算法定位精度较传统匹配算法定位精度提高了1.1 nmile。通过空间分辨率同步技术可以提升匹配导航定位精度,为未来重力匹配导航设备发展提供辅助。     

基于梯度一致性约束的多光谱/全色影像最大后验融合方法

多光谱/全色影像融合可以得到高空间分辨率的多光谱影像,在影像解译和分类等方面具有十分重要的意义。提出一种基于梯度一致性约束的遥感影像融合方法。该方法在最大后验概率框架下,通过梯度一致性约束建立理想高空间分辨率多光谱影像和全色影像之间的关系,并结合多光谱影像观测模型和Huber-Markov影像先验,构建融合目标函数,最后采用梯度下降法求解得到融合影像。本文方法在目标函数中引入了梯度一致性约束,克服了现有的同类方法受限于波段数量的缺陷,同时在求解中自适应确定每个波段的迭代步长,充分顾及了各波段的光谱特性,从而既确保了融合影像的光谱信息保真度,也提高了融合影像的空间信息融入度。通过IKONOS和WorldView-2影像对该方法进行了验证,并和GS,AIHS和AMBF等融合方法从定性和定量两方面进行了比较分析。实验结果表明,相比于其他方法,该方法可以在更好保持光谱信息的同时增强影像的空间分辨率,具有更广泛的适用范围和更佳的融合效果。     

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。     

基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类法

针对传统融合空间和光谱特征方法仅使用单一空间特征,并未充分利用其双高分辨率的特点,提出了一种基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类方法.首先利用传统主成份分析变换降低高光谱影像的维数,消除空间相关性,然后对每一主成分采用灰度共生矩阵提取纹理特征,获得扩展纹理特征,最后结合形态学特征和部分光谱特征进行高光谱影像的分类.实验证明,本文提出的方法能更好地克服传统光谱特征分类的局限性,提高高光谱影像的分类准确度.     

基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换,得到全色波段图像的低频子带系数和各带通方向子带系数;然后针对多光谱图像的每一个波段,将其进行双线性插值后作为融合后多光谱图像的低频子带系数,对全色波段图像的各带通方向子带系数采用基于成像系统物理特性的注入模型(调整系数)进行局部调整后,作为融合后多光谱图像的各带通方向子带系数,从而得到融合后多光谱图像的非采样Contourlet变换系数;最后再经非采样Contourlet逆变换得到该波段具有高空间分辨力的多光谱图像。采用IKONOS卫星遥感图像进行了仿真实验,实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面优于其它传统的遥感图像融合算法。     

不同分辨率无人机数码影像的马铃薯地上生物量估算研究

地上生物量（AGB）是表征作物生命活动的重要参数,对作物长势监测和产量预测尤为关键。因此,快速准确地获取AGB信息,对于监测作物生长状况、指导农业管理和提高产量具有重要的意义。以无人机为平台搭载数码相机传感器,因机动性强、价格低、空间分辨率高的优势,能够及时准确的估算作物AGB,已成为遥感估算研究的热点之一。由于无人机不同飞行高度及其对应不同分辨率数码影像的AGB估算模型精度不同,因此,尝试在马铃薯的块茎增长期,通过设置10,20,30,40和50 m共5种无人机飞行高度,获取不同分辨率的数码影像,探究其对以光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征构建AGB模型精度的影响。首先,基于无人机数码影像,分别提取光谱信息和纹理特征,通过光谱信息构建的植被指数和纹理特征,分别结合地面试验获取的实测地上部生物量数据进行相关性分析,分别筛选了相关系数绝对值较大的前10个影像指数和前8个纹理特征。然后,分别以3种输入变量整合方差膨胀因子（VIF）进行主成分分析（PCA）降维处理,获得最佳主成分后以多元线性回归（MLR）构建AGB估算模型。最后,对比不同分辨率的数码影像以3种变量和同种分辨率下以同种变量构建的AGB估测模型效果。结果发现：（1）获得的影像分辨率在0.43~2.05 cm之间变化时,纹理特征与马铃薯AGB相关性弱于植被指数,但都达到极显著相关水平（p<0.01）,随着数码影像分辨率降低,二者相关性差异明显。（2）同种分辨率影像下,光谱信息+纹理特征估算AGB的效果最优,其次为单一纹理特征模型,而单一光谱模型表现效果最差。（3）随着数码影像分辨率提高,光谱信息、纹理信息以及光谱+纹理信息估算AGB的精度逐渐变好。     

可调节自适应遥感影像融合方法研究

大部分常用的遥感影像融合方法都存在一个缺陷:只能产生一个特定的融合结果,用户无法控制最终的结果应该保留多少光谱信息或细节信息。提出了一种基于小波变换的可调节自适应遥感影像融合方法,该方法首先分别将待融合影像进行小波分解,然后,通过引入2个可调节参量,在小波域内融合,最后通过小波逆变换得到融合结果。使用法国地球资源探测卫星(SPOT)图像和陆地资源卫星专题绘图仪(landsat TM)图像,将该方法与传统的小波变换融合法、强度色散饱和变换融合法和主成分变换法进行对比试验,结果表明,该方法可以在细节保留和光谱保持两方面达到不同程度的平衡,在合理的参量组合下,融合图像的目视效果和统计指标优于传统融合方法。     

Speckle pattern quality assessment for digital image correlation

To perform digital image correlation (DIC), each image is divided into groups of pixels known as subsets or interrogation cells. Larger interrogation cells allow greater strain precision but reduce the spatial resolution of the data field. As such the spatial resolution and measurement precision of DIC are limited by the resolution of the image. In the paper the relationship between the size and density of speckles within a pattern is presented, identifying that the physical properties of a pattern have a large influence on the measurement precision which can be obtained. These physical properties are often overlooked by pattern assessment criteria which focus on the global image information content. To address this, a robust morphological methodology using edge detection is devised to evaluate the physical properties of different speckle patterns with image resolutions from 23 to 705 pixels/mm. Trends predicted from the pattern property analysis are assessed against simulated deformations identifying how small changes to the application method can result in large changes in measurement precision. An example of the methodology is included to demonstrate that the pattern properties derived from the analysis can be used to indicate pattern quality and hence minimise DIC measurement errors. Experiments are described that were conducted to validate the findings of morphological assessment and the error analysis.     

Near field imaging in microwave regime using double layer split-ring resonator based metamaterial

A planar metamaterial structure consisting of two layers of split-ring resonator (SRR) arrays is demonstrated to form the image of a point source with subwavelength resolution. The source frequency is swept through the resonance gap of the metamaterial layers and the lateral field intensity distribution is recorded on the transmission side of the metamaterial. When the source is tuned to the resonance frequency of SRRs, the metamaterial acts as a high permeability medium and a distinct image with subwavelength resolution in the lateral direction is obtained. Increasing the distance between the individual SRR layers reduces the interlayer coupling, and the intensity and spatial resolution of the image decrease rapidly.     

基于成像系统物理特性的多光谱图像与全色波段图像融合

提出了一种基于成像系统物理特性的多光谱图像与全色波段图像融合算法。该算法采用àtrous小波变换提取全色波段图像的空间细节信息,并将提取的空间信息按照一定的注入模型调整后添加到各波段多光谱图像中去,得到具有高空间分辨力的多光谱图像。注入模型充分考虑了各波段成像传感器的相对光谱响应函数、地表物体对各波段的光谱反射率以及各波段的辐射调整系数等成像系统的物理特性,使融合后的多光谱图像在显著提高空间质量的同时,最大可能地保留了原始多光谱图像的光谱特性。对IKONOS卫星遥感影像的融合实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面较其它基于小波变换的融合算法都具有更高的性能。     

点源参考光数字全息的频谱和记录能力分析

基于最高空间频率分析法,对点源参考光数字全息的空间频谱进行了分析,得出了使空间频谱分离的条件。结合全息成像系统的分辨率,推导出了同时满足采样和再现像分离的记录条件以及CCD对被记录物体的数据记录能力。结果表明,对给定的物体和CCD来说,采用点源参考光比采用平面参考光更容易满足采样和分离的条件,并可以记录到更多的物体信息,从而可使再现像获得更高的分辨率。     

谐波分析法高光谱影像融合及其光谱信息保真度评价

提高高分辨率影像之间的空间信息融入度和光谱信息保真度是当今高光谱影像融合研究的热点问题。本文结合EO-1卫星的Hyperion高光谱影像与ALI高空间分辨率波段,针对最大限度地克制光谱信息失真与光谱形态变化等问题,提出了高光谱影像的谐波分析融合(HAF)算法和融合影像光谱信息保真度评价的导数光谱差值信息熵(DSD-IE)模型。通过计算和评价采样像元样本的导数光谱差值曲线信息熵、平均梯度和标准差等参量,同时比较主成分分析(PCA)、Gram-Schmidt(GS)和小波分析等方法的高光谱融合影像,证实了基于HAF的高光谱影像融合结果具有较高的空间信息融入度和光谱信息保真度,在空间信息和光谱信息的可靠性、准确性和实用性等方面都明显优于其他传统的高光谱影像融合方法。     

融合结构先验信息的稳态扩散光学断层成像重建算法研究

扩散光学断层成像作为一种无辐射损伤、低成本的光学在体成像技术,有着良好的应用前景,但具有空间分辨率低、难以定量的缺陷.为了提高扩散光学断层成像的分辨率,实现光学参数分布的精确重建,基于有限元方法,提出了融合结构先验信息的稳态扩散光学断层成像重建算法.该算法以扩散近似作为成像模型,通过软先验的Laplace 正则化方法引入由MicroCT提供的空间结构信息.采用伴随法计算Jacobian矩阵,Levenberg-Marquardt方法用来进行迭代优化.仿真结果表明该算法不仅能获得精确的光学参数值分布,而且显著地提高了迭代收敛的速度.     

用于激光驱动飞片诊断的线成像速度干涉仪

设计并建立了一套完整的线成像激光干涉测速系统,用于激光驱动技术中小尺寸飞片或样品一条线上所有点的速度测量。它将激光压缩为线状照射到靶面,用成像物镜收集靶面的漫反射光并传递到广角迈克尔逊干涉腔中形成干涉,产生的梳妆干涉条纹作为信号载体,用变像管扫描相机记录条纹随时间的变化,用不同位置的条纹移动量反推出不同位置的速度分布,实现空间分辨。系统具有50 ps响应时间和20μm空间分辨能力。用该系统测量了激光驱动飞片的速度场,清晰的扫描干涉图像直观显示了飞片的运动过程和各点的速度差异。用傅里叶变换方法对干涉图像进行处理,得到了靶面一条线的速度和位移分布。