基于光谱分类的端元提取算法研究

目前成熟的端元提取算法是基于单形体几何学的像元纯度指数(PPO)算法,N-FINDR,VCA等算法.这些算法从图像所有像元中提取纯光谱,具有提取速度慢、精度不高的缺点;部分算法需要进行光谱降维,不利于小目标信息的提取.该文提出先利用基于空间特征的光谱分类算法进行分类,将格个图像划分成空间相邻、光谱相似的若干类,每一类的...     

基于高光谱特征的迷彩伪装评价

伪装效果分析是伪装设计和识别的重要环节,为了对高光谱探测下的目标伪装效果进行有效评价,结合高光谱图像光谱分辨率较高的特点,提出了一种基于高光谱特征的迷彩伪装评价方法。在光谱维,分析并提取伪装目标的光谱特征。在空间维,对图像第一主成分进行多层小波分解,提取高频分量和低频分量的比值、水平分量和垂直分量的比值以及低频图像的对比度、相关性、能量、同质性等6个特征作为纹理特征。利用欧氏距离分别计算光谱特征距离与纹理特征距离,最后将二者进行综合,距离越小说明伪装效果越好。实验数据表明:本文的方法可以量化高光谱成像下的迷彩伪装效果,评价客观。得到迷彩雨衣与草坪背景之间的综合距离为1.3225,两者融合效果最好。     

基于光谱响应函数的遥感图像融合对比研究

遥感图像融合是一个十分重要的问题,目前已出现了很多融合方法.一些现有方法可以从高空间分辨率全色数据中提取细节特征,并注入到低空间分辨牢多光谱数据中,同时尽可能保持多光谱数据的光谱特性.现有方法一般都不能利用遥感成像系统的物理信息,因此可能导致融合结果发生严重的光谱扭曲.该文采用适当的遥感图像融合模型对图像融合问题进行分解,将融合问题归结为空间细节调制参数构建与空间细节信息提取两个子问题,在对传感器光谱响应函数(SRF)的分析基础上,构建合理的空间细节调制参数.依据对现有方法的分类,文章将三种基于SRF的空间细节调制参数构建方法,与高斯高通滤波提取的空间细节信息结合,产生三种基于SRF的遥感图像融合方法.这些方法在Ikonos数据上进行了试验和分析,并与GS和HPM方法进行对比.     

基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法

多光谱遥感图像的波段设定在理论和实践上都极具地物针对性,在更有效的数据挖掘方法帮助下可以提取足够的光谱特征以区分地物,本文将光谱匹配技术用于相似性度量,以提高分类准确度.首先选定光谱角制图、光谱相关制图、Mahalanobis距离、光谱相似度和光谱信息差异做为光谱度量;随后选择高斯核函数,在选定核函数之后,得到了核映射下的光谱特征度量来挖掘高光谱遥感数据的光谱特征.最后采用核映射多光谱特征融合法对多光谱遥感图像光谱特征的相似性进行描述,得到基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类算法.使用MATLAB中的LIBSVM工具箱对AVIRIS高光谱遥感数据进行分类实验,并与已有算法进行对比,结果表明本文提出的算法具有较高的分类准确度和性能.     

拉普拉斯约束低秩表示的高光谱图像异常检测

伴随高光谱图像的广泛使用,高光谱图像技术得到长足的发展,其中高光谱图像异常检测技术越发受到重视。为了解决传统高光谱图像异常检测技术的实用性和检测效果不佳的问题,提出一种新颖的低秩表示检测算法。对于高光谱图像,大部分背景像元均可以被少量主要的背景像元组合近似地表示,且它们的表示系数将会位于低秩的空间中。在剩下无法被主要背景像元表示的稀疏部分中存在着异常像元,则可以被检测算法提取出来。在低秩表示中,背景像元字典的构建将会影响高光谱图像中背景像元的表示。如直接从现有高光谱图像中提取背景像元构建字典,会导致异常像元对背景像元字典的污染。而利用待检测高光谱图像观测数据和由光谱组成原理可合成的潜在未观测数据来构建背景像元字典,提取出背景像元的主要特征,有利于更好地分离出稀疏异常像元的信息。并且高光谱图像数据存在高维几何结构特点,通过引入拉普拉斯矩阵来约束空间中局部相似的像元对于待检测像元的表示作用,获得更接近于真实的表示系数。实验结果分别在仿真数据和真实数据上验证,与传统方法相比,提出的方法通过有效地突出异常像元提高了检出率和抑制了背景像元,降低了误检率。     

残差网络分层融合的高光谱地物分类

高光谱图像具有较高的空间分辨率,蕴含着丰富的空间光谱信息,近年来被广泛用于城市地物分类中。在高光谱图像分类过程中,空间光谱特征的提取直接影响着分类精度;传统的高光谱图像特征提取方法只利用了4或8邻域的像素进行简单卷积处理,因而丢失了大量的复杂、有效信息;卷积神经网络（CNN）虽然可以自动提取空间光谱特征,在保留图像空间信息的同时,简化网络模型,但是,随着网络深度增加,网络分类产生退化现象,而且网络间缺乏相关信息的互补性,从而影响分类精度。该工作引入CNN自动提取空间光谱特征,并且针对CNN深度增加所导致的退化问题,设计了面向地物分类的高光谱特征融合残差网络。首先,为了降低高光谱图像的光谱冗余度,利用PCA提取主要光谱波段;然后,为了逐级提取光谱图像的空间光谱特征,定义了卷积核为16,32,64的低、中、高3层残差网络模块,并利用64个1×1的卷积核对3层特征输出进行卷积,完成维度匹配与特征图融合;接着,对融合后的特征图进行全局平均池化(GAP)生成用于分类的特征向量;最后,引入具有可调节机制的Large-Margin Softmax损失函数,监督模型完成训练过程,实现高光谱图像分类。实验采用Indian Pines,University of Pavia和Salinas地区的高光谱图像来验证方法有效性,设置批次训练的样本集为100,网络训练的初始学习率为0.1,当损失函数稳定后学习率降低为0.001,动量为0.9,权重延迟为0.000 1,最大训练迭代次数为2×104,当3个数据集的样本块像素分别设置为25×25,23×23,27×27,网络深度分别为28,32和28时,3个数据集的分类准确率最高,其平均总体准确率（OA）为98.75%、平均准确率（AA）的评价值为98.1%,平均Kappa系数为0.98。实验结果表明,基于残差网络的分类方法能够自动学习更丰富的空间光谱特征,残差网络层数的增加和不同网络层融合可以提高高光谱分类精度;Large-Margin Softmax实现了类内紧凑和类间分离,可以进一步提高高光谱图像分类精度。     

基于3D Octave卷积和Bi-RNN注意力网络的高光谱图像分类方法

传统卷积神经网络模型在高光谱图像分类生成特征图的空间维度中存在大量的空间特征信息冗余,而且把高光谱图像单个像元上的光谱带数据看作是无序高维向量进行数据处理,并不符合光谱数据的特性,极大影响了模型的运行效率和分类性能。针对该问题,提出一种三维Octave卷积和双向循环神经网络注意力网络相结合的高光谱图像分类方法。首先,利用三维Octave卷积获取高光谱图像的空间特征的同时减少空间特征冗余信息。其次,利用Bi-RNN光谱注意力网络将光谱带数据视为有序序列以获取高光谱图像的光谱信息。然后,通过全连接层将空间和光谱特征图连接起来实现特征融合。最后,经过softmax输出分类结果。实验结果表明,所提方法在Pavia University和Botswana两个数据集上的分类精度分别达到了99.97%和99.79%,与其他主流算法相比,该方法可以充分利用空间和光谱特征信息,具有更佳的分类性能。     

一种波段聚类和多尺度结构特征融合的高光谱图像分类模型

高光谱图像包含丰富的地物信息,在农业、工业和军事等领域应用广泛。因此,高光谱图像的识别与分类是一项重要的研究课题。然而,高光谱图像存在光谱维度高、噪声大、标记样本有限等问题,并未取得很好的分类效果。针对以上问题,提出一种波段聚类和多尺度结构特征融合的高光谱图像分类模型(ASPS-MRTV)。该方法主要包括以下几个步骤,首先,对高光谱数据进行归一化处理,将归一化后的三维图像按光谱维等分为n个子空间;其次,采用粗细划分策略构造自适应子空间光谱特征提取框架,将每个空间波段拉伸为一维向量后用信息散度构造波段的相似性矩阵,按照聚类的思想对n个子空间进行自适应;然后,将每个自适应子空间的光谱波段平均值进行叠加,形成光谱特征;最后,对所得到的光谱特征数据利用多尺度相对全变分技术提取结构特征。为了增强样本的线性可分性,在数据堆叠之后进行核主成分分析,最终形成空谱特征。对比实验中统一使用惩罚参数C和核参数σ都为24.5的SVM进行分类。经测试,ASPS-MRTV网络模型在Indian Pines、 University of Pavia两个数据集上分别以5%, 1%的训练样本达到了97.06%、 98....     

高光谱成像砖红壤中石油烃含量的可视化研究

高光谱成像具有快速无损和图谱合一的特点,每个波段都会呈现一幅图像,每个像素点都显示一条光谱曲线,不仅可以获取样本的光谱信息,还可以表征物体的空间信息,目前在诸多领域展现出极大的应用价值。采用高光谱成像实现土壤中石油烃含量分布的可视化。制备不同石油烃含量的砖红壤样本,分为建模样本和预测样本。采集高光谱图像,为避免图像背景的干扰,采用掩膜的方法进行背景剔除。之后提取建模样本中感兴趣区域的平均光谱,采用连续投影算法筛选特征变量,基于提取的特征变量,一方面建立MLR预测模型,另一方面从预测样本中提取特征波段的高光谱图像。最后,将特征图像上像素点的数据代入模型,得到石油烃的含量分布情况。通过图像处理的方法,不同的含量赋予不同的颜色,实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化。研究结果表明,采用高光谱成像与图像处理方法能够初步实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化,为以后大范围地识别和反演土壤中石油烃含量提供了基础。     

端元提取技术在高光谱图像压缩中的应用

高光谱图像海量数据如何实现大比例有效压缩是限制其应用的主要问题之一,而现有有损压缩方法存在大压缩比与光谱特性信息准确保留的矛盾,即使现有最优有损压缩方法也不能够得到令人满意的结果。文章基于混合像元分解的思想提出基于端元提取技术的数据有损压缩方法来解决该矛盾,首先用顶点成分分析(VCA)方法提取场景中地物的端元光谱,根据各端元与观测像元之间的光谱间余弦角相似性度量方法估计各端元的丰度,接着对端元光谱及丰度数据进行无损压缩,最后利用JPEG2000有损压缩方法对高光谱图像的所有单波段图像进行空间维大比例有损压缩。AVIRIS高光谱图像的仿真结果表明,压缩比得到大幅度提高,光谱信息得到有效恢复。在实现压缩比为50∶1时,大部分像元的光谱角误差在2%左右。     

基于高光谱成像技术的多宝鱼肉冷藏时间的可视化研究

提出了一种应用可见-近红外高光谱成像技术快速无损检测多宝鱼肉冷藏时间并实现其可视化的新方法。采集8种不同冷藏时间的共160个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。取120个建模集样本的光谱数据与其相应的冷藏时间建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,对40个预测集样本的冷藏时间进行预测,预测决定系数(R2)为0.966 2,预测均方根误差(RMSEP)为0.679 9 d,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的冷藏时间加以预测,采用IDL图像编程技术将不同的时间用不同的颜色表示,最终以伪彩图的形式实现多宝鱼肉冷藏时间的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的冷藏时间,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的新鲜度状态和分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。     

基于分窗Gram-Schmidt变换和PSO-SVR算法的水稻纹枯病病情指数检测

纹枯病是水稻的主要病害之一,其防治对于保证水稻产量、质量具有重要意义,以高光谱检测水稻病害得到了广泛应用,并且高光谱降维是光谱分析的重要环节。该研究在2019年沈农水稻试验基地获取水稻低空遥感冠层与地面冠层高光谱,并对其进行以窗口宽度为15和阶数为3的Savitzky-Golay平滑处理和光谱变换（得到原始光谱、一阶微分光谱和倒数之对数光谱）,分窗口对这3种光谱分别进行Gram-Schmidt变换,找到投影空间并映射出主基底,实现高光谱数据降维,绘制具有显著性概率的主基底,其极大极小值为特征波段。此外3种光谱还采用了主成分分析和连续投影法降维。以降维后的数据与水稻纹枯病病情指数进行支持向量机回归建模,其中支持向量机回归进行粒子群优化,并以径向基为核函数,对比分析了3种降维方式的降维效果。结果表明：水稻地面冠层尺度建模效果高于低空遥感尺度建模;在光谱处理方面,低空冠层高光谱进行倒数之对数变换效果较好,地面冠层所得高光谱数据进行一阶微分变换效果较好;分窗Gram-Schmidt变换算法优于主成分分析和连续投影法;粒子群算法可以优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,提高其反演精度;无人机低空遥感尺度中,高光谱进行倒数之对数处理,以分窗Gram-Schmidt变换降维,敏感波段为427.3,539.6,749.5和825.4 nm,PSO-SVR建模决定系数R2为0.731,均方根误差RMSE为0.151;地面冠层尺度中,高光谱进行一阶微分处理,以分窗Gram-Schmidt变换降维,敏感波段为552,607,702和730 nm,PSO-SVR模型决定系数R2为0.778,均方根误差RMSE为0.147。因此,高光谱技术可以有效地检测水稻纹枯病,并且其病情指数可用冠层高光谱进行反演,分窗Gram-Schmidt变换对于高光谱数据降维有较好的效果,PSO-SVR建模对于水稻纹枯病病情指数的反演有明显提高,结果可为冠层尺度检测水稻纹枯病与病害发生情况提供一定的理论基础和技术支撑。     

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.     

基于光谱吸收靶标的成像光谱仪光谱定标方法研究

中心波长和带宽是影响成像光谱仪数据定量化应用水平的两个重要光谱性能参数。针对覆盖光谱范围较窄的可见光与近红外波段成像光谱仪,提出了一种利用人工光谱吸收靶标进行光谱定标的方法,论证和建立光谱吸收靶标光谱定标方法的数学模型。在同一环境下利用成像光谱仪和ASD光谱仪对地面光谱吸收靶标进行准同步光谱测量,并进行反射率计算,然后通过光谱匹配计算中心波长偏移量和带宽变化量。利用该方法对设计带宽为6 nm的可见光与近红外波段的成像光谱仪进行了地面定标实验。实验结果表明,该方法能够作为外场光谱定标的辅助手段,提高成像光谱仪的定量化应用水平。     

最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究

冬小麦叶面积指数(leaf area index, LAI)是进行作物长势判断和产量估测的重要农学指标之一,高光谱遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。在探讨利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法和高光谱数据对不同条件下冬小麦LAI的估算能力。在用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对PHI航空数据降维的基础上,利用实测LAI数据和高光谱反射率数据,构建LS-SVM模型,采用独立变量法,分别估算不同株型品种、不同生育时期、不同氮素和水分处理条件下的冬小麦LAI,并与传统NDVI模型反演结果对比。结果显示,每种条件下的LS-SVM 模型都具有比NDVI模型更高的决定系数和更低的均方根误差值, 即反演精度高于相应的NDVI模型。NDVI模型对不同株型品种、不同氮素和水分条件下冬小麦LAI估算精度不稳定,LS-SVM则表现出较好的稳定性。表明LS-SVM 方法利用高光谱反射率数据对于不同条件下的冬小麦LAI反演具有良好的学习能力和普适性。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。     

高光谱成像技术在彩绘文物分析中的研究综述

彩绘文物是文化遗产研究的重要内容之一。目前,许多的化学、光谱以及数字成像等分析技术应用于彩绘文物研究中,其中,高光谱成像技术集光谱分析与成像技术为一体,具有无损、快速成像以及"图谱合一"的特点。其技术特点使得高光谱成像技术在非接触、无样本的条件下对彩绘文物进行无损研究,既可以获得彩绘文物的整体形貌特征,还可以深入分析彩绘文物的光谱特征,是高光谱成像技术相比于其他彩绘文物研究方法的独特优势。利用高光谱成像技术研究彩绘文物分为数据采集、数据分析以及数据应用三步,其中数据分析与数据应用是研究的主要内容。通过对高光谱成像技术在彩绘文物中的相关研究成果进行总结归纳,其数据处理方法主要包括高光谱数据降维、光谱特征参量化、光谱解混合以及分类方法四个方面,并分别描述了四类处理方法的主要功能、常用方法和已有案例。从具体应用方向上,可归纳为视觉增强、隐含信息挖掘、保护监测和颜料分析四类,具体描述了四类应用方向所涵盖的内容以及所解决的问题。最后对相关研究中存在的挑战和发展前景进行了总结和展望。     

基于二值化图像结合像元统计法的扑尔敏片剂近红外成像检测参数优化研究

研究药物领域中近红外成像检测参数对高光谱数据质量的影响,建立检测参数优化方法。以扑尔敏片剂为研究对象,采用近红外化学成像技术,考察光谱分辨率、空间分辨率、扫描次数和扫描高度等因素,采用L9 (34) 正交表设计,优化近红外成像检测参数;采用二值化图像法和像元统计法对高光谱数据进行定量分析,测定扑尔敏片剂表面马来酸氯苯那敏含量。以高效液相色谱法作为参考方法,精密测定片剂中马来酸氯苯那敏含量。两种方法测定的含量差值绝对值为考察指标,优化最佳检测条件。结果表明, 扑尔敏片剂的高光谱数据最佳检测条件：空间分辨率25 μm×25 μm,扫描高度-5340(Z值,精确聚焦),光谱分辨率16 cm-1,扫描次数16次。该研究首次优化近红外成像扫描高度参数对高光谱数据质量的影响,优化近红外成像扫描高度等检测参数可用于指导扑尔敏片及其他药物近红外成像数据采集和方法建立。     

基于高光谱成像技术结合SPA和GA算法测定甜玉米种子电导率

种子活力对于农业发展至关重要,而甜玉米种子普遍存在活力较低且不耐贮藏的问题。因此,及时准确地对甜玉米种子活力进行检测尤为重要。电导率测定法作为一种传统的种子活力检测方法,存在对种子有一定破坏性、耗时较长、重复性不佳等缺点。针这些问题,尝试利用可见-近红外（VIS-NIR）高光谱成像系统结合化学计量学算法建立甜玉米种子电导率快速、无损且精确的检测方法。以高温高湿老化的绿色超人甜玉米种子为试验材料,先通过可见-近红外高光谱成像系统采集种子的高光谱图像和进行电导率测定试验,随后对高光谱图像进行黑白板校正、提取感兴趣区域,获取光谱反射率数据。利用多种预处理方法分别为标准正态变量变换（SNV）、二阶导（SD）、一阶导（FD）、和多元散射校正（MSC）建立甜玉米种子电导率的偏最小二乘回归（PLSR）模型,比较分析并筛选出最适预处理方法。再通过连续投影算法(SPA)及遗传算法（GA）对MSC预处理后的高光谱波段进行筛选提取,基于选出的特征波段建立PLSR模型,并与全波段（Full）PLSR模型进行对比分析,得到与甜玉米种子电导率相关性最高的高光谱波段组合,最终确立一种能够预测甜玉米种子电导率的方法体系。实验结果显示：不同预处理方法（SNV,FD,SD和MSC）建立的PLSR模型性能有所差异,其中MSC-PLSR模型的表现最优秀,其校正决定系数和预测决定系数分别为0.983和0.974,相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.165和0.226。进一步分析MSC-Full-PLSR,MSC-SPA-PLSR和MSC-GA-PLSR模型,发现GA能够将全光谱的853个波段压缩至25个有效波段,所建立的MSC-GA-PLSR模型仍表现优秀,其校正决定系数和预测决定系数分别为0.976和0.973,相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.194和0.212。实验结果表明：基于可见-近红外（VIS-NIR）高光谱成像系统结合化学计量学算法实现对甜玉米种子电导率的预测存在一定的可行性。该研究为甜玉米种子电导率的快速、无损且精确的检测提供一定的理论支持。     

分形信号算法的CASI高光谱数据岩性特征提取

高光谱数据具有图谱合一和数据量大的特点,数据降维是主要的研究方向。波段选择和特征提取是目前高光谱降维的主要方法,就高光谱数据图像岩性特征提取的方法进行了试验和探讨。基于高光谱影像的自相似特征, 探索了分形信号算法在CASI高光谱数据岩性特征提取上的应用研究。以CASI高光谱影像数据为研究对象, 将基于地毯的方法进行修正后用于计算高光谱影像中每一像元的分形信号值。试验结果表明, 与其他分类算法相比分形信号算法增强高光谱图像的影像特征从另一个侧面更细致的描述了不同光谱的可区分性。分形信号影像在一定程度上可以更好地突出基岩裸露地区岩性特征, 从而可以实现影像地表岩性特征提取的目的。原始光谱曲线自身形态特征、初始尺度的选择以及迭代步长等对分形信号和分形特征尺度均有影响。目前,光谱曲线的分形信号特征研究还不多,对其物理意义和定量分析尚需要深入研究。