一种基于离散粒子群优化算法的高光谱图像端元提取方法

针对混合像元分解过程中,由于数据噪声引起的端元提取不准确问题,引入了群智能算法中的粒子群优化算法,并对粒子群优化算法进行了改进,重新定义了位置和速度的表示方法和更新策略,得到离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,D-PSO),能够在离散空间中进行搜索,解决组合优化问题。同时,通过定义目标函数和可行解空间,将端元提取问题改写成组合优化问题,最终实现利用D-PSO进行端元提取。在给出算法的详细流程之后,文章通过一组模拟数据实验和一组实际数据实验验证了D-PSO算法对于具有较大噪声的数据的适应性和提取端元的可信程度,并分析了不同参数对于算法性能的影响。     

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。     

一种基于修正扩展形态学算子的高光谱遥感 图像端元提取算法

形态学算子反映了像素的空间相关性信息,将其应用于高光谱遥感图像端元提取可以有效地提升算法性能.本文针对已经普遍用于高光谱遥感图像端元提取的扩展形态学算子在像元排序规则和替换准则上存在的局限性,引入了基准向量的概念并给出计算方法,提出了修正扩展形态学算子.修正后的排序规则和替换准则避免了图像中不同类别交界处的交叉替换现象,保证了正确的覆盖方向,是提高端元提取效果的关键步骤.通过修正扩展形态学算子的基本膨胀和腐蚀运算,定义了相应的开-闭运算和闭-开运算,由此得出了端元判定向量,并给出端元提取算法的详细流程.基于扩展形态学的自动端元提取算法可以综合考虑光谱和空间信息,端元提取效果优于仅依靠光谱信息的算法.算法由IDL7.0实现,并在AVIRIS于Cuprite地区的高光谱遥感图像上进行实验,实验结果从光谱曲线相似性、端元平均相似度和相应地物分布图等方面证明了算法的有效性.     

一种基于修正扩展形态学算子的高光谱遥感图像端元提取算法

形态学算子反映了像素的空间相关性信息,将其应用于高光谱遥感图像端元提取可以有效地提升算法性能,本文针对已经普遍用于高光谱遥感图像端元提取的扩展形态学算子在像元排序规则和替换准则上存在的局限性,引入了基准向量的概念并给出计算方法,提出了修正扩展形态学算子.修正后的排序规则和替换准则避免了图像中不同类别交界处的交叉替换现象,保证了正确的覆盖方向,是提高端元提取效果的关键步骤.通过修正扩展形态学算子的基本膨胀和腐蚀运算,定义了相应的开-闭运算和闭-开运算,由此得出了端元判定向量,并给出端元提取算法的详细流程.基于扩展形态学的自动端元提取算法可以综合考虑光谱和空间信息,端元提取效果优于仅依靠光谱信息的算法.算法由IDL7.0实现,并在AVIRIS于Cupritc地区的高光谱遥感图像上进行实验,实验结果从光谱曲线相似性、端元平均相似度和相应地物分布图等方面证明了算法的有效性.     

一种突出目标的多光谱遥感信息提取方法

为了突出目标在多光谱遥感图像中的信息,克服由阈值法所带来的人为误差,提出了一种突出遥感目标信息的方法。利用光谱能级匹配法提取目标在图像中的相似度,并将其作为目标信息波段加入到原始数据中去,进行波段归一化处理,以减少不同波段数据的量纲或数量级的影响,进行MNF变换并合成RGB假彩色图像。以新疆哈图地区的重点成矿岩性——凝灰质粉砂岩为例,进行重点目标突出的结果表明,信息增强后的图像颜色更加丰富,与原始假彩色合成图像相比,可以识别出更多的岩石类型,比原始图像的MNF变换划分出更多地物类型。     

基于高光谱影像的干旱区草地光谱特征分析

基于石羊河流域金昌地区Hyperion高光谱影像,通过FLAASH大气校正,利用纯像元指数法提取草地波谱信息,并运用光谱一阶微分法和连续统去除法进行定量化处理。结果表明,相对于生长旺盛期的草地光谱特征,衰退期草地光谱红边左移,斜率降低,蓝边、黄边特征减弱,可见光波段反射值较高,近红外波段反射率较低;不同覆盖度草地的红边、绿峰、蓝光和红光吸收谷位置保持一致,可见光波段的光谱吸收特征(波段深度、宽度、面积、对称性)随覆盖度的增大呈有规律的变化,可作为提取或判定植被覆盖度的依据。     

基于最大化N维立体光谱角的高光谱端元提取

提出了一种基于最大化N维立体光谱角(Maximum N-dimensional Solid Spectral Angle,MNSSA)的端元提取方法.该方法通过计算N个光谱向量在高维欧几里得空间的光谱夹角,定量衡量该N个光谱向量的独立性.在线性混合模型假设下,端元光谱向量的欧几里得空间夹角大于混合像素构成的夹角.MNSSA法不受待提取端元数目及波段数目的限制,对光谱向量幅值变化不敏感,能够克服阴影及光照因素对端元幅值的影响.使用模拟数据及AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)获取的真实高光谱数据对MNSSA端元提取法及现有基于几何的端元提取法进行了对比评价.仿真结果表明,MNSSA法能够克服阴影影响因子对端元幅值的影响,端元提取准确率优于现有端元提取法,且具有良好的抗噪声性能,能显著降低高光谱数据的重构误差.     

像元光敏宽度对干涉成像仪复原光谱幅值的影响

推导出了静态干涉成像光谱仪的探测器阵列采样空间调制干涉图的实际数学表达式,由此进一步推导出了含像元光敏宽度的复原光谱幅值的一般表达式。分析结果表明,当像元间距一定时,光敏宽度对复原光谱幅值存在影响。对于确定的光敏宽度,随着波数的变长,复原光谱幅值所受到的影响逐渐增大;对于确定的波数,随着光敏宽度的变宽,复原光谱幅值所受到的影响逐步增大。     

一种新的光谱特征提取方法

研究了天体光谱的特征提取问题,这是光谱自动处理中的一个关键环节.通过特征提取,不仅能够约简数据、减少冗余,而且亦能抑制噪声干扰,对识别系统的精度和效率均有重要影响.提出了一种基于空间转换和分解的特征分析模型(STP),基于此,可实现对常用光谱特征提取方法的分析,例如,无监督的主成分分析(PCA),小波变换(Wavele...     

高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法

针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达到比较好的目标探测效果,对RX算法检测效果不太理想的小目标也能准确识别。     

一种新的偏振光谱二向反射测量方法

针对分光辐射度计和CCD相机各自在偏振BRDF实验测量中的不足,提出了一种新的实验方案.分别利用分光辐射度计和带液晶可调滤光片的CCD相机测量偏振光谱BRDF数据,然后利用分光辐射度计的数据来反演图像数据.实验结果表明,反演后的偏振光谱BRDF数据不但准确地描述其波谱特征和材料的均匀性,而且能反映材料的颜色、粗糙度、导电性、纹理和边缘等特征.     

人工神经元网络在光谱识别中的应用

本文利用人工神经网络原理设计了一神经元网络,进行了光谱识别实验,当训练光谱与待识别光谱具有相同的定标情形下,网络具有较高的识别率,可以实用。     

一种改进的光谱图像反演地表目标遥感反射率的方法

提出一种改进的反演地表目标遥感反射率的方法.利用光谱图像中的太阳耀光估计当时气象条件下的大气透过率,分析了天空辐射和色散现象对反演的影响,据此构建遥感反演模型,计算出地表目标的遥感反射率.由于消除了天空漫射辐射带来的额外影响使得可见光波段的反演准确度大为提高,此外将菲涅尔反射率表示为波长的函数进行计算使反演光谱在整个波段范围内能更好地匹配实验室光谱.实验结果表明,改进算法计算的反射率能更好地匹配实验室光谱,具有更高的反演准确度.     

一种改进的光谱图像反演地表目标遥感反射率的方法

提出一种改进的反演地表目标遥感反射率的方法．利用光谱图像中的太阳耀光估计当时气象条件下的大气透过率,分析了天空辐射和色散现象对反演的影响,据此构建遥感反演模型,计算出地表目标的遥感反射率．由于消除了天空漫射辐射带来的额外影响使得可见光波段的反演准确度大为提高,此外将菲涅尔反射率表示为波长的函数进行计算使反演光谱在整个波段范围内能更好地匹配实验室光谱．实验结果表明,改进算法计算的反射率能更好地匹配实验室光谱,具有更高的反演准确度．     

基于小波变换的油膜光谱特征分析

水上溢油光谱作为高光谱遥感目标识别与分类的参考依据,在溢油识别与厚度区分等方面具有重要的研究意义。通过测量厚度范围为1.0～127 μm间的轻柴油的20组光谱曲线,计算其反射率光谱曲线随厚度变化的特征,并利用db4小波对反射率数据进行处理,突出光谱奇异性及其位置与奇异值随油膜厚度变化的特征。在研究范围内的油膜光谱反射率高于水体,但反射率值与油膜厚度间无固定增减关系。在其厚度小于6 μm时反射率光谱曲线无明显特征,厚度大于6 μm后在388 nm附近存在区别于水体的反射峰特征且随厚度增加特征愈加突出。油膜光谱小波分析后的细节系数在388～393 nm内表现出明显的奇异性,并且奇异位置随厚度增加向短波方向移动、奇异极值增大。研究证实了小波分析在确定油膜光谱特征位置与变化研究中的积极作用,并发现了紫外-可见光短波范围内的光谱特征,为紫外遥感进行溢油识别提供了科学依据。     

水体的多角度偏振波谱特性及其在水色遥感中应用

清洁水体光谱在可见光和近红外波段的反射率比较低,其光谱特征不明显,在光学遥感图像上水体一般都表现为暗色调,造成了利用光谱学手段进行水体遥感识别和水质参数反演的困难。在研究水体的偏振波谱时作者发现,在对水体进行多角度观测时,水体在可见光与近红外波段的偏振度波谱值要远大于其无偏的反射率,表现在图像上即水体的偏振度图像的亮度要远大于其强度图像的亮度,文章对这种现象和规律进行了物理学解释,并利用法国PARASOL多角度偏振卫星遥感图像数据对这个规律进行了验证。该文首次揭示了利用多角度偏振遥感进行水体探测的优势,该方法有效解决了在利用光学遥感进行水体探测时反射率低的难题,大大提高水体的遥感识别能力和水质参数反演精度。     

一种提高静态傅里叶干涉仪光谱分辨率的方法

为了在不改变静态傅里叶变换干涉具尺寸的前提下提高光谱分辨率,设计了正交斜楔型静态傅里叶变换干涉具,采用两个正交的等效斜楔形成连续的光程差变化.通过推导传统干涉具与正交斜楔型干涉具的光程差函数,设计了采用正交斜楔型干涉具增加有效探测长度,从而提高光谱分辨率的方法.经仿真计算,正交斜楔型干涉具的最大光程差为0.323 4 mm,比传统干涉具的0.080 8 mm大4倍左右,即光谱分辨率提高了4倍.实验证明,由于正交斜楔的探测原理使干涉具边缘的干涉条纹产生畸变,故要对干涉条纹进行边缘切除及滤波,给出了切除大小的计算公式.采用WQF520型光谱仪进行对比实验,检测800 nm的激光,该干涉具误差小于1 nm.该方法可有效地提高静态傅里叶变换干涉具的光谱分辨率.     

新型光谱调制偏振测量技术研究

光谱调制偏振测量技术是一种新型的偏振调制技术,通过由消色差/4波片、多级相位延迟器和偏振器组成的调制模块,能够把入射光的偏振信息调制到光波的光谱维上,得到线偏振度和线偏振角呈规律变化的正弦曲线。设计解调算法对偏振调制后的光谱进行解调,可以得到目标不同波长处的线偏振度、线偏振角、光谱及辐射信息。文中阐述了光谱调制偏振测量技术的基本原理,给出具体实现方案。设计解调算法,搭建实验平台并进行实验验证。实验结果表明该技术的正确性及实际应用的可行性。相对于传统的偏振调制方案,该方案无运动、电控部件,具有体积小、重量轻的优点,一次测量即可得到目标的偏振信息,而不是测得Stokes矢量后再经进一步计算。本研究为新型空间偏振探测遥感器的开发提供一种新的技术途径。     

新方法精确测量凸透镜焦距

凸透镜在光学应用中有很大的作用,而它焦距的测定方法有很多。本文应用分光计、可调狭缝设计一种新方法精确测量凸透镜的焦距。     

基于稀疏表示的谱线自动提取方法

谱线提取在光谱分析中起着非常重要的作用,它对后续的光谱分类和参数测量有着直接的影响。文章提出了一种基于稀疏表示的谱线自动提取方法。首先,用基于稀疏表示的小波去噪方法去除噪声,该方法通过对光谱信号对应的小波系数进行稀疏化处理来达到去噪的目的,其优点是在处理小波系数时虽然将其作为整体进行考虑,但依然能保持小波系数的局部特性不变,所以在去噪的同时很好地保持了特征谱线的信息。其次,利用小波变换与样条拟合相结合的方法拟合出较为满意的伪连续谱,该方法在拟合过程中,先将强谱线扣除掉,从而使得拟合结果非常接近真实的连续谱。最后,通过对归一化后的谱线光谱设置自适应局部阈值来提取特征谱线。实验结果表明该方法切实有效。