影响光谱辐亮度标定因素的分析

在利用漫反射板标定光谱辐亮度的实验装置中,标准灯完全可以近似为点光源。通过对进入光谱仪的辐射通量的数值积分,可以对应求出仪器的实测光谱辐亮度的计算公式。计算表明,实测光谱辐亮度并不等于漫反射板表面的光谱辐亮度,而有一个随标定条件变化的微小差值。通过计算,对光谱仪与漫反射板的距离、光谱仪入射挟缝的光轴与漫反射板法线的夹角以及标准灯与漫反射板的距离等影响光谱仪标定的因素进行分析,得到了最佳的标定条件。讨论了理想标定情况、光谱仪视场趋于一点的极限情况和采用实际的双向反射分布函数已知的漫反射板标定时,实测光谱辐亮度的计算情况。     

水中油对水体上行辐亮度光谱的影响

目前,学者主要关注利用遥感技术探测海面油膜。然而,经海洋物理过程或人为喷洒化学分散剂处理形成的水中油对海洋生境也具有危害作用。水体上行辐亮度是水色传感器的重要信号源,通过分析含油水体的上行辐亮度光谱特征,探索快速有效地遥测水中油的方法对保护海洋生境具有重要意义。基于大连港海域现场实测数据及Hydrolight模拟含油水体水下光场,通过分析上行辐亮度随波长、水深及太阳天顶角的变化特征,剖析水中油对上行辐亮度光谱的影响及水中油的敏感光谱特性。结果表明水中油的主要波谱响应区间位于可见光波段（380~760 nm）。随着水中油浓度的增加,上行辐亮度光谱峰值有逐渐向长波方向移动及蓝光波段辐亮度量值逐渐降低的趋势,这些变化处于水色遥感的探测光谱范畴,为利用水色遥感技术探测水中油提供了光谱依据。其次,上行辐亮度随水深逐级递减,并在接近水体下界面前不降反升的现象说明刚好在水面之上的上行辐亮度由各深度水体组分的后向散射及下界面的反射共同贡献,再经水汽界面上行透射而得,属于水体辐射传输的核心机理。这与水面油膜通过油类物质改变海表反射率而产生与自然海表不同反射光谱的探测机理具有本质上的差别。再者,与含水中油水体后向散射产生的上行辐亮度相比,海表对太阳光的反射属于强信号,会掩盖水体组分信息。水色卫星搭载的水色传感器具有一定的侧摆能力,能避开太阳辐射反射信号并接收到含水中油水体的上行辐亮度;水色卫星的当地过境时间一般为10至14点,且水色传感器具有高信噪比特征,满足含水中油水体的暗像元探测要求。该研究揭示了水色遥感探测含水中油水体的光谱和机理依据,表明可以视水中油为一种新的水体组分,基于光在水体中的辐射传输过程,开展含水中油水体的水色遥感反演研究。     

基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法研究

针对遥感图像在频率域中的表征,提出了一种基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法。该方法首先利用傅里叶变换,将遥感图像从空域转变到频率域;然后利用频谱能量楔状采样和谐波叠置等手段,将不同频谱能量所表征的目标特征信息分解到不同的高、低频段中,由此获取对应目标特征在频率域中的探测标志;最后结合在频谱能量上具有方向和频带选择性的匹配Gabor滤波器,实现了居民楼地物目标的有效探测。试验结果表明,文章所提出的方法能够较好地探测遥感图像的目标信息,并且具有特定方向上目标检测的能力。     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

无云地球大气背景辐射光谱亮度的计算模型

根据辐射的叠加性,提出了一种用于卫星遥感无云地球大气背景辐射强度计算的理论模型。在利用该模型对晴朗无云地球大气背景的光谱辐射亮度进行计算时,使用迭代法解辐射传输方程并对大气采用动态分层。模型计算的结果与法国6S软件计算结果的对比表明：该模型以及计算方法对于无云地球大气背景向上的辐射亮度计算是精确可行的。且计算结果说明在可见光波段地球大气背景的辐射是很强的,而在红外强吸收波段,地-气系统的辐射很弱,主要来自大气的后向散射。     

天宫一号高光谱数据探测火情状态敏感谱段分析

为获得利用卫星数据探测明火、焖烧、烟和火烧迹地等四种火情状态信息的敏感波谱范围,利用天宫一号高光谱数据,采用统计和光谱分析相结合的方法,对探测这四种火情状态信息的适宜卫星谱段进行了分析。结果表明:天宫一号高光谱数据对这四种火情状态探测谱段存在明显区别,在高光谱短波红外各通道,明火的反射率比其他三种的反射率都高,而烟的反射率则最低;在高光谱可见近红外和全色传感器对应通道,烟的反射率比其他三种的反射率都高。在谱段选择上,探测明火的较适宜谱段区间为1 000.0～1 956.0和2 020.0～2 400.0nm;用于判识焖烧的适宜谱段范围为930.0～1 000.0和1 084.0～2 400.0nm;检测烟的适宜谱段区间为400.0～920.0nm;检测火烧迹地时适宜选用中心波长900.0～930.0和1 300.0～2 400.0nm等波段进行组合,构建检测模型。     

光谱成像技术在海域目标探测中的应用

近年来,随着光谱成像技术的发展,机载成像光谱仪在海域军事目标的侦察中得到了新的应用。基于此,本文首先从高光谱成像仪的基本原理及特性出发,介绍了高光谱成像仪在海洋军事目标探测方面的应用现状。其次,分别从水面目标探测和水下目标探测两方面综合分析了光谱成像技术在海域目标探测中的应用。对于海面目标探测,多项关键技术获得突破,但当前算法仍然难以解决实时性问题;对于水下目标探测,本文主要以水下潜艇探测为例探讨了利用高光谱成像仪对水下目标进行探测的关键技术及相关可行性方案。分析可知,光谱成像技术用于海洋军事探测从技术上具有可行性且前景广阔,但仍需解决相关算法的效率及精度等关键问题,这对推动光谱成像技术在海域目标探测中的应用具有重要意义。     

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。     

面向对象分析的非结构化背景目标高光谱探测方法研究

针对非结构化背景探测器中背景协方差矩阵估计的局限性,提出了一种基于面向对象分析的高光谱小目标探测算法。首先对图像进行自适应迭代分割处理,将其划分为许多均质对象;然后进行正态最优分布选取,利用多元正态无偏检验选取最佳对象集;最后将此数据集合作为局部背景并结合GLR基准算法进行目标探测。该算法可以使局部背景最大化的服从正态分布,有效地将背景光谱信息和目标光谱信息分离开来,同时通过最优选取过程克服了目标信息“污染”问题。为了验证算法的有效性,利用真实的OMIS数据进行仿真实验,并与非结构化背景探测器GLR和基于K-Means聚类的改进GLR算法的检测结果比较,结果表明提出的算法具有良好的探测性能和较低的虚警概率。     

一种新的空谱联合探测高光谱影像目标探测算法

高光谱遥感影像不但具有高分辨率的空间信息还包含连续的光谱信息,因此在目标探测领域具有独特的应用优势。传统的高光谱遥感影像目标探测侧重于光谱信息的应用,形成了确定性算法和统计学算法。确定性算法通过计算目标光谱与待检测光谱之间的距离来查找目标,不能检测亚像素目标,而且容易受到噪声的影响;统计学目标检测计算背景统计特性,通过探测异常点来检测目标,可以检测亚像素目标和小目标,但容易受到目标尺寸的影响,不能很好的检测大目标。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,探测目标已有亚像素目标逐步转换为单像素及多像素目标,此时,在高光谱图像中,相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性, 因此,在利用高光谱遥感影像进行目标探测时,需要将其空间信息融入算法中。将空间特征引入传统目标探测算法。提出了一种新的空谱结合的高光谱目标探测算法,将传统的基于统计的目标探测算子与空域邻域聚类算法相结合,首先利用目标探测算子将影像划分为潜在目标区域与背景区域;通过计算潜在目标区域的质心,以质心为中心进行邻域聚类,剔除潜在目标区域中的背景区域,通过迭代计算获取最终目标探测结果。传统的基于统计的目标探测算子,将整个探测区域定义为背景区域,实现对背景区域的统计特征提取,而该方法将背景区域与潜在目标区域分离,剔除了目标区域对背景区域的统计干扰。将本算子与传统的约束能量最小化算子和自适应余弦探测算子进行分析比较可知,该算子的大目标探测性能优于传统的统计算子。     

基于投影寻踪的高光谱图像目标检测算法

针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种投影寻踪结合遗传算法的目标检测方法.该方法采用对异常分布敏感的偏度和峰度作为投影指标,实数编码的加速遗传算法搜索最佳投影方向.利用高光谱数据对所提出的方法进行了实验研究.结果表明,该方法能够快速、可靠的检测出小目标.     

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。     

光谱去相关技术在高光谱图像小波压缩中的应用

随着数据量的不断增长,如何有效压缩高光谱图像成为影响其普及应用的一个关键问题。近年来,小波压缩技术已经被证明是高光谱图像压缩方法中很有发展前景的一个,但由于其对高光谱图像特性的利用较为有限而使其性能的进一步提升受到了限制。文章根据高光谱图像的光谱特征,提出了一种基于光谱去相关的高光谱图像小波压缩方法,设计了分块预测方法来同时去除光谱间相关性和空间相关性,并将其应用于小波压缩方法之中。首先,将高光谱图像分为几个具有高谱间相关性的图像块。然后推导出各块中波段的近似成比例的特性,并在各块分别进行基于这一特性和超光谱图像其他特性设计波段预测编码。最后,将预测用的参考波段和预测后获得的偏差数据,通过小波编码技术进行压缩。实验结果表明,所设计的方法与目前先进的超光谱压缩技术相比其性能有显著的提升。与AT-3DSPIHT算法比较,最高PSNR或SNR提升幅度均能达到4.2 dB左右。此外,此方法在低比特率下的优势也十分突出。     

基于高光谱影像的小麦条锈病光谱信息探测与提取

为了理解与定量分析农作物光谱特征和相关参数,基于PHI高光谱影像建立了农作物病害光谱响应与探测模型,即光谱点位与参数模型（FPPM）.为了识别和提取小麦条锈病信息,根据多时相高光谱影像光谱特征,提出了一种可调节的多时相归一化植被指数（MT-NDVI）.结果表明,FPPM能很好地响应与感知该病害在小麦生长期的光谱特征;结合光谱角制图法（SAM）,MT-NDVI能清楚地呈现不同区域该病害的轻重程度,准确地区分和提取小麦条锈病与健康小麦及土壤的信息.     

基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法

提出一种新型光谱相似度量核函数,并应用于高光谱异常检测.由于高斯径向基核函数是基于光谱向量间欧式距离的度量,其对于光谱向量间距离变化的适应性较强,而对于因光照强度变化,阴影和遮挡等引起的同种地物光谱变化的适应性较弱,使得基于高斯径向基核的高光谱异常检测算法性能下降.为解决该问题,从光谱曲线形状描述出发,基于光谱相似度量提出了光谱相似度量核函数.通过理论分析和真实高光谱数据异常检测实验检验,实验结果说明相对于高斯径向基核函数,光谱相似度量核函数具有一定的优越性,能改善基于核方法的高光谱异常检测算法的性能.     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法

提出一种新型光谱相似度量核函数,并应用于高光谱异常检测.由于高斯径向基核函数是基于光谱向量间欧式距离的度量,其对于光谱向量间距离变化的适应性较强,而对于因光照强度变化,阴影和遮挡等引起的同种地物光谱变化的适应性较弱,使得基于高斯径向基核的高光谱异常检测算法性能下降.为解决该问题,从光谱曲线形状描述出发,基于光谱相似度量提出了光谱相似度量核函数.通过理论分析和真实高光谱数据异常检测实验检验,实验结果说明相对于高斯径向基核函数,光谱相似度量核函数具有一定的优越性,能改善基于核方法的高光谱异常检测算法的性能.     

基于光谱特征的高光谱遥感影像检索

面向海量遥感信息管理中遥感影像检索的需求,以高光谱遥感信息为例对光谱特征应用进行了探讨,提出基于光谱特征的遥感影像检索包括基于点源示例的检索和基于面源示例的检索,检索中的关键问题是光谱特征提取与相似性度量。基于光谱曲线的相似性度量可以采用光谱角和光谱信息散度进行;基于光谱特征的检索可以通过提取反射和吸收光谱、光谱特征匹配的方法进行;而光谱曲线量化指标如中心矩、分维数和信息熵等的效果较差,不适宜应用于检索。