基于反射率特性的高光谱遥感图像云检测方法研究

为了提高光谱遥感图像数据的利用率,提出了一种基于光谱反射率特性的星载高光谱图像云检测方法。首先分析了各类地物在不同光谱下的反射率特征,根据其特点从星载高光谱图像中选取特定5个波长的图像数据,然后依照图像地物反射率及阈值判定法区分出高云区和中低云区,最后对二者合并,得到目标云区。试验结果表明,该方法的云检测率可达90%以上,虚警率在1%以内,可以准确区分云与雪地区域、沙漠区域以及植被区域,实现云检测。     

基于FLAASH的Hyperion高光谱影像大气校正

遥感影像的大气校正是定量遥感研究的前提。文章对利用ENVI 软件的FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)进行EO-1 Hyperion高光谱影像的大气校正能力进行了评价。黑河流域甘肃张掖研究区的Hyperion高光谱影像的获取时间是2007年9月10日,卫星过境前后准实时获取41个样区的野外实测数据,包括冠层波谱和生化含量以及GPS定位数据。首先利用Landsat-7 ETM+影像对Hyperion高光谱影像进行了几何校正,然后将Hyperion的DN值转化为辐射亮度和表观反射率,并利用FLAASH对Hyperion影像进行大气校正。比较了研究区四种典型地物(玉米、水体、荒漠和建筑物)的辐射亮度、表观反射率以及FLAASH大气校正后的反射率,并与玉米ASD野外反射波谱利用高斯滤波函数重采样到Hyperion相应波段后进行了比较。结果表明,FLAASH大气校正很有效,两种方法获得的反射波谱相吻合,相关系数达0.987。     

基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法

在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University, JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5～5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0～5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、 3.75、 3.96和4.05μm)的全球月均地...     

基于光谱空间重构的非监督最邻近规则子空间的高光谱异常检测

针对高光谱遥感影像维数高、数据量巨大且地物分布复杂,导致背景与异常难以区分的问题,提出一种基于光谱空间重构的非监督最邻近规则子空间异常探测算法.首先通过基于结构张量的波段选择算法,去除噪声像元,选择更有效的波段.然后,通过光谱空间重构增加背景与异常的绝对光谱距离.最后,为了充分利用背景字典之间的空间相似性信息,将空间距离权重引入到非监督最邻近规则子空间算法中,提高检测精度.为验证所提算法的有效性,用四组真实的高光谱数据进行实验,研究了不同参数对检测结果的影响.结果表明,与其他异常检测算法对比,所提算法具有更好的检测效果.     

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。     

面向地质应用的航空高光谱CASI‐SASI数据大气校正方法对比研究

蚀变信息提取是高光谱遥感地质应用的重要内容。基于特殊吸收峰的蚀变矿物提取是蚀变信息提取的重要手段。由于大气的吸收和散射作用,为了获得更为真实的地物反射光谱,必须进行大气校正。目前,国内外针对大气校正的对比研究主要集中在大气校正前后图像的质量改善、地物分类效果的提升以及校正图像像元光谱与实际地物光谱的相关关系等方面,而对不同校正方法获得的像元光谱与实际光谱吸收峰位的对应情况则很少讨论,这对于依赖吸收峰特征进行蚀变矿物提取的地质遥感极为不利。利用CASI-SASI航空高光谱成像系统,采集了甘肃龙首山地区的航空高光谱遥感数据,并运用ASD光谱仪,对该地区实际地物光谱进行了测量。以此为基础,开展了FLAASH、快速大气校正（QUAC）、经验线（EMPL）等方法大气校正结果的对比研究。通过对比分析,发现FLAASH,QUAC和EMPL均能在一定程度上消除大气的影响,改善航空高光谱遥感的图像质量,但EMPL方法得到的反射率与实际反射率相关性最好。此外,运用人工目视方法开展了实际地物反射光谱的吸收峰位与不同校正方法得到的对应像元反射光谱的吸收峰位的对比研究,发现不同校正方法得到的像元光谱的吸收峰位与实际峰位均存在不同程度的差异,虽然EMPL对吸收峰位的保留效果最好,但依然有“漏峰”的现象。据此,提出运用多种大气校正方法开展综合研究,以提高不同类型的蚀变带定位准确度。     

高分四号卫星数据云和云阴影检测算法

高分四号卫星(GF-4)是我国研制的首颗地球同步高分辨率光学成像卫星,具有高时间分辨率和较高的空间分辨率。针对高分四号卫星数据的特点,提出了一种光谱分析与几何算法相结合的云和云阴影检测算法。使用几何校正和辐射定标后的高分四号影像,基于云与典型地表的光谱特征,采用光谱差异分析技术识别出潜在云像元,根据有云地物和无云地物的光谱变化率差异计算云概率;由云和云阴影的几何关系,并结合传感器参数识别云阴影的投影带,然后根据阴影的光谱特征在投影带中设定基于影像的动态阈值,用于检测云阴影。该算法能较好地识别薄云,而且可以显著提高云阴影的检测精度。采用目视解译法对检测精度进行验证后发现,不同区域类型的云像元识别位置准确,形状完整;将所提云阴影检测方法与云和云阴影匹配算法进行对比后发现,前者识别的云阴影更为精确。     

光谱测定黑河上游土壤有机质的预测模型

地面高光谱遥感光谱分辨率高,能详细地反映地物波谱特征;多光谱遥感时域宽,覆盖范围广,对较大时空区域的地物特征反演具有更大的优势。探求以不同反射率指标的土壤有机质含量预测模型,及其敏感波段,可以结合两种光谱数据的优点,为研究土壤有机质含量的时空变化规律提供新途径。本研究选取黑河上游223个土壤样品测定其有机质含量和高光谱曲线,应用原始光谱曲线反射率(λ)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、归一化(CR)和一阶微分(FRD)五种指标,采用逐步线性回归分析方法建立预测模型。通过统计检验,结果表明,以反射率指标为自变量的模型预测效果最佳,其相关系数(r)和均方根误差(RMSE)分别为：0.863和4.79。最优模型中得出的敏感波段有TM1内的474 nm、TM3内的636 nm和TM5内的1 632 nm。研究结果可为使用TM遥感数据反演黑河上游土壤有机质含量提供参考。     

GF-2 PMS2与ZY-3 MUX多光谱传感器数据的交互对比

近年来随着我国新型国产高分影像的相继问世以及相关应用的逐步展开，不少研究涉及了不同国产高分影像多光谱数据之间的交互对比，但两种国产分辨率最高的GF-2 PMS2与ZY-3 MUX传感器多光谱数据之间的对比仍未见报道。为了使这两种国产主力高分辨率传感器的多光谱数据能够在实际应用中相互补充使用，发挥更大的作用，基于它们的3对同日过空影像，采用两种方法对其进行交互对比。第一种方法是对整个试验区采用逐像元光谱比较法进行对比，第二种是采用样区光谱均值比较法进行对比，即在试验影像上选择一系列的样区，然后以各样区的均值进行对比。通过对两种传感器同步影像对的表观反射率进行回归分析，获得各对应波段的回归散点图，查明它们之间的定量关系，并据此提出相互转换的关系方程。研究结果表明，两种对比方法得出的结果相一致，但使用样区光谱均值比较法进行交互对比的结果的准确性更高。GF-2 PMS2与ZY-3 MUX各对应波段具有很强的相关性，其线性回归方程的决定系数(R2)都大于0.9，但其值在蓝绿波段较高，在红光和近红外波段有所下降，表明两种传感器的表观反射率在蓝绿波段的一致性好于红光和近红外波段。总体上看，GF-2 PMS2的信号强于ZY-3 MUX，二者的信号差异在蓝、绿光波段较大，在红光和近红外波段较小，但却明显受到地物类型的影响。对于以裸土为主的影像，两种传感器之间的差异随着波长的增大而逐渐减小，而对于以植被为主的影像，二者之间的差异却随着波长的增大而逐渐增大。将纯植被与纯裸土的样区单独提取出来做进一步分析，结果表明，两种传感器的信号差异程度在红光波段主要受裸土影响，而在近红外波段则主要是受植被影响，且植被长势越旺盛，两种传感器的表观反射率差异越大。通过研究获得了两种传感器多光谱波段数据之间的相互转换方程，并对其进行验证，结果表明：经过转换后的GF-2 PMS2数据与ZY-3 MUX数据之间的差异大大减小，各波段均方根误差的均值降幅可达64.79%，平均相对偏差率也有明显的降低。这表明，所查明的两种传感器的定量关系是有效的，其对应波段的转换方程可以用于两种传感器数据的相互转换，经转换后的数据更有利于这两种传感器数据的协同使用。分析两种传感器数据的差异原因表明：二者数据的差异主要是由于它们的光谱响应函数的差异和空间分辨率的差异引起的。ZY-3 MUX的光谱响应函数曲线相对平缓，没有明显的起伏波动，而GF-2 PMS2则较不稳定，在四个波段呈现出程度不同的起伏变化，从而影响了二者表观反射率信号的一致性；而GF-2 PMS2具有的4 m空间分辨率明显高于ZY-3 MUX的6m空间分辨率，因此更容易捕捉到细小地物的光谱信息，这也使得二者信号出现不一致。     

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%。     

光谱分辨率对黑土有机质预测模型的影响

高光谱遥感以其高光谱分辨率适于反射光谱特征复杂的地物识别与参数反演,但对于反射光谱特征平滑的地物,高光谱数据可能存在数据冗余问题。本研究对实验室测定的黑土高光谱反射率进行重采样,基于统计分析方法研究了光谱分辨率对黑土有机质预测模型精度的影响,结果表明:黑土有机质含量高,土壤有机质的光谱作用范围宽(445～1 380nm);黑土有机质光谱预测模型精度随光谱分辨率降低,呈现先增后减的趋势,最优模型的光谱分辨率为50nm,低于高光谱遥感波段设置,略高于多光谱传感器波段设置;黑土有机质光谱预测最优模型以倒数对数微分为自变量,模型决定系数R2=0.799,RMSE=0.439,研究成果为土壤有机质遥感反演、光谱速测仪器的研制,以及传感器波段设置提供理论基础与技术支持。     

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。     

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。     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

霾光谱特性分析与卫星遥感识别算法

近年来,我国频繁发生的灰霾污染事件和常态性的高细颗粒物浓度(PM_2.5),已经引起了全世界范围的广泛关注。卫星遥感能够对大气污染进行快速准确地监测。然而在大气遥感领域具有代表性的中分辨率成像光谱仪(NASA/MODIS),其云监测和暗像元反演算法通常把灰霾当做薄云、雾或地表亮目标处理,无法反演霾天的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)。笔者研究了云、雾、霾、地表覆盖等不同像元在可见光、近红外以及红外通道的光谱特性。基于MODIS数据,参考相关的云监测和气溶胶反演算法,选取多个对灰霾敏感的光谱通道,计算表观反射率和亮度温度。针对不同波段,分别探讨了霾与薄云、低层云、雾、浓密植被和地表亮目标等像元之间的光谱差异,统计灰霾分布的阈值区间,并设计基于MODIS卫星遥感数据的灰霾识别自动处理流程。通过对2008年华北平原春夏两个重霾事件进行测试,该算法的霾分布监测结果与卫星真彩图具有较好的一致性。基于北京和香河AERONET站点观测的高AOD数据,验证了本算法的霾识别率接近80%,在一定程度能够弥补MODIS标准气溶胶算法用于灰霾天的不足。最后,分析了灰霾识别过程中的主要误差来源,并提出了基于霾纹理特征,以及其他辅助数据支撑的改进方法。     

基于马氏距离法的荒漠树种高光谱识别

地面实测地物光谱可提供细致的光谱信息,表现同种地物不同理化特性和不同种类地物光谱的微小差异,使利用光谱进行地物识别成为可能。使用美国HR-768型地物光谱仪,在塔里木河下游和吐鲁番沙漠植物园实测胡杨、柽柳、梭梭和沙拐枣高光谱数据,利用包络线去除、一阶微分和二阶微分法对原始光谱进行变换处理,使用马氏距离法确定所测树种原始光谱和变换光谱的差异显著波段,利用逐步判别法检验所选差异波段的识别效果。结果表明：马氏距离法可准确确定树种识别的最佳波段,且上述4树种光谱识别波段大多位于近红外区。原始光谱、包络线去除、一阶微分和二阶微分四种光谱对4树种的识别精度分别为：85%,93.8%,92.4%和95.5%;可见,原始光谱经变换处理可提高树种的识别精度。但不同研究对象、不同光谱处理方法,提高识别精度的效率不同。研究结果将为大尺度高光谱遥感影像用于荒漠植物分类与生境监测和评价提供依据。     

微分算法的艾比湖湿地自然保护区土壤有机质多光谱建模

针对以往利用高光谱数据来来反演土壤有机质（SOM）的可行性与可靠性,结合微分处理对光谱数据信息提取的高效性,提出了直接对多光谱遥感影像进行微分处理就可得出SOM建模研究,旨在为今后SOM速测提供参考。采用Landsat 8_OLI 多光谱遥感影像数据,对多光谱遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正、镶嵌和裁剪,运用IDL软件对影像进行一阶微分处理和二阶微分处理,发现一阶微分图像能够更好地表达地物的真实情况,更好地区别水体与土壤。原始遥感影像包含大量的信息其中还包括噪声,通过微分处理后的遥感影像剔出了原始影像中反射率值突兀变化的部分。在研究区采用五点法采集土壤样品。室内实验用重铬酸钾氧化-容量法测得SOM数据。多光谱数据结合地面实测SOM数据,分析SOM与多光谱数据反射率的关系,发现一阶微分处理后的遥感数据与SOM含量的相关性存在敏感波段,说明一阶微分处理可以将原始遥感图像数据在多光谱范围内的一些隐含的土壤有机质信息释放出来。选取相关性高的数据建立基于原始遥感数据、一阶微分数据、二阶微分数据的单波段多光谱线性模型和多波段多光谱线性模型,选取最优模型来估算和反演土壤有机质含量。结论如下：（1）通过对原始影像进行微分处理发现,微分处理后的影像变化明显,一阶微分处理的影像噪声降低,更加突出了影像中土壤有机质隐藏的信息。二阶微分处理的影像抑制了土壤有机质信息。（2）原始遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较低,一阶微分处理后的遥感影像数据反映出土壤有机质敏感波段即部分波段数据相关性明显高于原始数据,二阶微分处理后的遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较弱。（3）多波段建模效果要优于单波段建模;一阶微分多波段模型预测精度最优,其模型的决定系数和模型拟合的决定系数分别为0.898和0.854,该模型对估算研究区内的SOM含量效果较好;综合比较了单波段模型和多波段模型的拟合精度,发现无论在单波段模型还是多波段模型一阶微分处理后的模型都具有更好的预测能力。（4）基于一阶微分多波段模型对研究区SOM进行反演,反演结果与实际情况相符合,对干旱区SOM含量制图提供了切实可行的方法和参考。     

一种基于光谱奇异值检测的高光谱遥感小目标探测方法

高光谱遥感技术能够借助丰富的地物图像和光谱信息,反映目标地物与背景地物间的细微差异,从而将其区分开来。目前的小目标探测算法多侧重于从图像处理方面着手,文章则从光谱维数据分析的角度出发,利用光谱分析中的奇异值检测方法探测小目标,首先对关注区域的地物像元光谱进行连续统去除和正交变换等预处理;然后将每个像元的光谱对该区域平均光谱进行光谱匹配求其相似性,并实现高光谱数据降维;而后通过光谱角匹配值的马氏距离进行奇异值检测,将马氏距离大于自适应阈值的像元判定为小目标。该方法不需要任何先验信息,实验结果表明该方法运算量较小,运算速度快,并有较好的小目标探测准确度。     

基于光谱特征的北京城区植被滞尘分布反演

植被叶片的滞尘量可以表征空气污染的程度, 分析城市植被滞尘的空间特征对于制定更为有效的空气污染控制政策具有重要的现实意义。基于北京市主城区采集的大叶黄杨、国槐、毛白杨和山桃等四种典型绿化植被叶片的滞尘量、光谱反射率和叶面积等数据,比较四种植被叶片滞尘前后的光谱曲线,进行窄波段与卫星波段滞尘前后叶片光谱反射率比值与滞尘量的相关分析。然后,分别建立相关性最大的卫星波段反射率和NDVI与滞尘量之间的回归模型, 选取拟合较好的模型反演北京城区植被的滞尘量分布,进而插值得到整个北京城区的尘埃分布。最后,根据高滞尘区域周围的土地覆盖和土地利用以及滞尘期间PM₁₀浓度的空间分布对反演的的合理性进行检验。结果表明：在780~1 300 nm波段,大叶黄杨、国槐、毛白杨和山桃四种植被的滞尘叶片反射率均明显低于干净叶片;窄波段反射率与滞尘量在520~650 nm波段和1 390~1 600 nm波段具有较高的相关性,相关系数的绝对值最高达到0.626;利用Landsat8的green波段和NDVI构建的滞尘反演模型,决定系数(R2)分别为0.446和0.465。NDVI模型反演的北京城区植被的滞尘量分布结果表明,北京城区滞尘含量呈现出北高南低,东高西低,中心城区高于郊区的空间分布格局。该研究通过高光谱和遥感影像数据反演滞尘量,可以为快速全面监测城市地区尘埃分布提供参考。     

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。