基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用"提取特征"的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。     

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.     

高光谱遥感信息中的特征提取与应用研究

特征提取、度量与分析是高光谱遥感应用的基础.面向高光谱遥感数据的特点, 将光谱特征划分为点尺度、面尺度和体尺度三个尺度的特征.基于特征属性与算法原理, 构建了光谱曲线特征、光谱变换特征和光谱度量特征三个层次的高光谱遥感光谱特征体系, 并对光谱特征提取与应用进行了深入探讨.光谱曲线特征包括直接光谱编码、光谱反射与吸收特征等, 光谱变换特征包括植被指数、导数光谱等, 光谱度量特征则包括光谱角、SID、相关系数和距离等.在分析特征算法原理的同时对其特点和应用进行了探讨.试验表明四值编码、光谱角和SID在应用中能够取得较好的效果.     

基于完全波形的反射和吸收特征的非线性光谱相似性度量与检索--非线性光谱角制图

提出了一种新的光谱相似性度量方法,即非线性光谱角制图。该方法一方面利用核主成分分析(PCA)方法实现非线性变换和去除波段间的强相关性;另一方面,在变换空间中合并光谱的反射特征和吸收特征。最后,用光谱角制图方法对合并后的反射和吸收特征向量进行相似性度量。实验表明该方法在光谱相似性度量和检索中是有效的。     

一种基于多特征融合的新型光谱相似性测度

光谱相似性测度是高光谱遥感影像定量化分析和精细地物直接识别的基础,光谱特征的选择和刻画方式是光谱相似性测度的关键.研究表明,利用光谱的单一特征无法全面反应地物光谱间的相似性,光谱识别时需要综合考虑光谱的多种特征.本文在几何距离、相关系数和相对熵的基础上提出了一种结合多种光谱特征的新型光谱相似性测度,即光谱泛相似测度(s...     

基于Top-Hat变换的高光谱吸收特征增强方法

对地物高光谱进行特征分析是高光谱影像用于目标识别和地物分类的基础.基于数学形态学的Top-Hat变换提出了一种光谱吸收峰增强算法.该方法在增强吸收峰的同时还保持了吸收谱带的波形特征.从美国地质调查局USGS光谱数据库选取的11条不同矿物的反射光谱曲线,对其吸收峰增强曲线和原始光谱曲线进行了K-means聚类分析.结果表明:吸收峰增强曲线的聚类结果在波形上和地质背景上都优于原始光谱曲线;且将吸收峰增强曲线的聚类的结果用矿物光谱的ASTER影像采样光谱曲线显示时,能总结出各组矿物的ASTER光谱典型特征.说明吸收峰增强曲线很好地增强了矿物光谱的吸收特征,提高了高光谱的可分性,同时还能为基于多光谱数据的遥感信息提取提供参考,是十分有用的高光谱分析方法.     

高光谱与多光谱遥感影像反演地表不透水面的对比——以Hyperion和TM/ETM+为例

不透水面遥感信息的反演是近十年来遥感领域的一个热门课题,但是利用高光谱影像反演不透水面信息的研究较少,高光谱和多光谱影像反演不透水面的对比研究也少有报道。重点研究了高光谱EO-1Hyperion和多光谱Landsat TM/ETM+数据在反演不透水面信息方面的特点,首先在福州、广州和杭州选取了三个实验区,利用线性光谱混合分析模型反演Hyperion和TM/ETM+影像的不透水面信息。对于多达242个波段的Hyperion影像,进一步利用判别分析从中选取了11个特征波段构成新的Hyperion'影像,以考察是否可用缩减波段的方法来取得较好的反演效果。结果表明,Hyperion高光谱影像反演不透水面的能力优于多光谱影像TM/ETM+,而利用特征波段构成的Hyperion'的反演精度最高,这主要得益于Hyperion具有更高的光谱分辨率和辐射分辨率,使其可以更有效地区别不同地物在光谱特征和辐射特征上的微细变化,从而可以更好地区分不同地物。而由特征波段构成的Hyperion'影像由于大幅减少了高光谱影像波段的冗余度,所以获得了更高的反演精度。     

光谱失真客观度量方法初探

分析了在光谱图像压缩的性能评价中常用的几种光谱失真客观度量方法,针对光谱曲线的关键区域,改进了相对光谱二次误差,提出了一种基于光谱导数曲线的光谱失真客观度量方法.该方法与光谱图像的应用需求一致,对谱线特征吸收峰的变化尤为敏感.仿真实验结果表明,该方法能有效地度量光谱图像压缩引入的各种光谱失真.     

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。     

基于实测端元光谱的多光谱图像光谱模拟研究

地物光谱特性是遥感应用的基础。然而,在基于野外实测端元光谱的遥感应用中,由于测量尺度不同,导致同一地物光谱形态和反射率值存在很大差异,为遥感信息的定量反演带来困难。文章以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河绿洲为研究区,选取裸土、植被两类地物作为研究对象,首先通过AVNIR-2传感器的光谱响应函数,实现了将野外实测端元光谱拟合为多光谱离散光谱,通过实例数据表明,拟和的多光谱与AVNIR-2像元光谱具有很好的相关性,在此基础上,采用线性算法建立端元光谱与遥感图像像元光谱的转换模型,实现了从实测端元光谱尺度向遥感多光谱像元尺度的定量光谱转换,为遥感定量分析奠定了一定基础。     

Similarity measure of spectral vectors based on set theory and its application in hyperspectral RS image retrieval

In this paper, two new similarity measure methods based on set theory were proposed. Firstly, similarity measure of two sets based on set theory and set operation was discussed. This principle was used to spectral vectors, and two approaches were proposed. The first method was to create a spectral polygon corresponding to spectral curve, and similarity of two spectral vectors can be replaced by that of two polygons. Area of spectral polygon was used as quantification function and some effective indexes for similarity and dissimilarity were computed. The second method was to transform the original spectral vector to encoding vector according to absorption or reflectance feature bands, and similarity measure was conducted to encoding vectors. It proved that the spectral polygon-based approach was effective 'and can be used to hyperspectral RS image retrieval.     

Segmentation of synthetic aperture radar image using multiscale information measure-based spectral clustering

A multiscale information measure （MIM）, calculable from per-pixel wavelet coefficients, but relying on global statistics of synthetic aperture radar （SAR） image, is proposed. It fully exploits the variations in speckle pattern when the image resolution varies from course to fine, thus it can capture the intrinsic texture of the scene backscatter and the texture due to speckle simultaneously. Graph spectral segmen- tation methods based on MIM and the usual similarity measure are carried out on two real SAR images. Experimental results show that MIM can characterize texture information of SAR image more effectively than the commonly used similarity measure.     

基于光谱和图像特征的阔叶木材与针叶木材同时分类算法研究

木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大幅度降低木材分类人员的工作难度。通过木材的遗传信息和解剖学信息可以得到较为准确的木材分类结果,这类方法识别工艺相对复杂,对非专业人员并不友好。借助木材切面的图像信息或光谱信息可以简单方便地对木材进行分类,然而由于不同种木材之间存在的近似性,这类方法往往分类精度不高或只适用于某些阔叶木材。提出了一种基于木材横切面图像信息和光谱信息的多特征木材分类算法,首先分别采集木材横切面的光谱信息以及图像信息;再使用Segnet图像分割方法将待分类样本分成含管孔木材和不含管孔木材两组,并对含管孔样本组中的木材进行管孔分割;然后对含管孔样本组中的木材提取管孔特征、光谱特征以及纹理特征,对无管孔样本组木材提取光谱特征和纹理特征;最后根据这些特征使用支持向量机分别对木材进行分类并记录其木材的分类结果,对分类结果不一致的样本使用相似性判据判断最佳分类结果。为了验证该方法的有效性,以20种常见的阔叶木材和针叶木材的混合样本集为研究对象,对其进行了分类。实验结果显示三种特征均可以对木材进行分类,单独使用光谱特征、纹理特征以及管孔特征对木材进行分类的最高正确率分别为93.00%,89.33% 和69.23%,通过相似测度的判断后三个特征可以相互补充从而进一步提高木材的分类正确率,最高正确率可达98.00%。综上所述,该方法可以对包含阔叶木材和针叶木材的混合样本集中的木材进行分类,木材横切面的光谱特征、纹理特征以及管孔特征可以相互补充,从而使分类正确率进一步的提高。与目前的主流木材分类方法进行对比,发现该算法的分类正确率高于其他算法。     

光谱相似性制图(SSM)用于成像光谱图像处理的研究

将光谱相似性制图(SSM)用于成像光谱图像的处理,通过对真假叶片以及混合在一起的藻类的成像光谱图像的SSM处理,证明了SSM方法在甄别光学伪装和藻类鉴别及计数两方面具有很高的有效性,从而证明了SSM方法用于处理成像光谱图像上的优越性。同时,该方法还可用于其他方面成像光谱数据的处理,对扩展成像光谱的应用范围具有重要的意义。     

基于位平面分布特征的图像检索算法

针对利用颜色直方图检索时存在的问题,提出了一种基于位平面空间分布特征的图像检索算法.首先结合光照、锐化、模糊等噪声的攻击特点,将图像分解为8个位平面,然后提取对表征图像结构特征有意义的4个位平面的空间分布信息组成特征矢量来多层次地对图像特征进行描述.为了避免图像中像素灰度值的微小变化对位平面的影响,又提出了采用位平面的格林码表示方法.考虑到位平面之间的相关性,最后设计了权值矩阵,采用马氏距离进行相似性度量.实验结果表明,该算法利用位平面分解的方法来提取颜色的空间分布特征,又避免了颜色量化引起的误检问题,而且提取的特征矢量维数较低,因而具有较高的检索率.     

ETM图像地物反射率光谱反演

用搭载在卫星Landsat-7上的多光谱成像仪ETM记录的来自地气系统的辐亮度光谱图像,反演地物反射率光谱,在ETM1波段,反射率反演的不确定度基本上保证在17%以内,2,3波段在10%以内,优于目前常用的简易算法.用反演的地物辐亮度光谱合成的sRGB真彩色图像,清晰度欠佳,未作经验调整时明显偏色,用于航天对地真彩色摄影这一反演精度还不够,但用于目视判读明显优于原图像.