基于空谱特征优化选择的高光谱激光雷达地物分类

地物精细化分类一直是遥感领域的研究热点之一,也是生物量计算、全球碳循环、能量流动等研究的重要前提。为实现复杂场景下的地物高精度识别分类,本文基于高光谱激光雷达空间-光谱一体化同步获取优势,提出了基于空谱特征优化选择的高光谱激光雷达地物分类流程,构建了多种适用于高光谱激光雷达数据的空谱特征,并通过空谱特征优化选择,确定最优空谱特征组合进而实现高精度地物分类。14类地物分类结果表明,联合多种空谱特征,可优化某些类别因空间结构复杂造成光谱获取准确度不高从而引起的错误分类现象,总体分类精度可达95.57%,平均分类精度为84.37%;基于空谱特征优化选择确定最优空谱特征组合,可有效地消除特征冗余,使得总体分类精度进一步提高1.56%,平均分类精度提高4.36%。基于高空间分辨与高光谱分辨的一体化成像探测优势,高光谱激光雷达技术在地物精细化分类领域极具研究潜力与商业价值。     

地基高光谱微波辐射计反演大气相对湿度廓线的通道选择

利用微波辐射传输模型PWR(P. W. Rosenkranz)和反向传播神经网络方法,分别构建了正演下行辐射亮温和反演大气相对湿度廓线的模型,并研究了晴空条件下高光谱微波辐射计反演大气相对湿度廓线的通道选择问题。研究结果表明,200个通道的信息含量大于微波辐射计7个通道的信息含量;增加探测通道数量可提升大气相对湿度廓线的反演精度,选取信息含量排在前面的120个通道进行仿真时,在0～2 km和6～10 km高度范围内大气相对湿度廓线的反演精度提升了4%～10%,在2～6 km高度范围内的相对湿度廓线的反演精度提升了约10%;当通道数继续增加时,反演精度的提升并不明显。     

高光谱分辨率遥感资料通道最优选择方法及试验

提出一个能对反演效果进行定量评估的指标,此指标定义为大气可反演指标.以这个指标为标准,针对目前应用最广泛的物理反演方法,提出合理有效的通道选择方案.该方案可充分考虑各种因子对反演结果的影响,以保证利用选择出的通道进行反演后精度能达到最优.最后以红外大气探测干涉仪为例,进行了两组通道选择试验,试验结果表明利用该方法进行通道选择是可行的. 关键词： 高光谱分辨率资料 通道选择 大气可反演指标     

基于注意力机制的多目标优化高光谱波段选择

神经网络的注意力机制可以从数据中提取关键信息,将这一特性运用在高光谱波段选择上有助于充分学习波段之间的相互依赖和非线性关系,提取更重要的波段。提出了一种基于注意力机制的多目标优化高光谱波段选择算法。首先,利用注意力模块和自编码器构建网络;然后,将一维光谱数据作为网络输入,采用两种损失函数并结合多目标优化方法对输入数据进行训练,使嵌入在网络中的注意力模块充分学习各波段之间的非线性关系,对信息量大和易于分类的波段赋予更大的权重,以实现波段选择;最后,利用支持向量机分类器和平均光谱散度验证波段子集的性能。实验结果表明:相比于其他算法,所提算法在Botswana与Indian Pines数据集上提取的波段子集的分类精度更高,信息量更大,由此证明了所提算法对高光谱波段选择的有效性。     

基于特征分层选择和融合度相结合的近红外光谱多类识别度量算法研究

针对高维空间下获取最优特征子集异常复杂和模型识别准确率较低的问题,提出了基于特征分层选择和融合度相结合的近红外光谱多类识别度量算法。首先引入跳跃度,构造了一种特征分层方法,将所有特征依据对样本的重要性程度划分不同的特征子集,从而避免了从原始特征数据逐个剔除无关特征构建特征子集的繁琐过程;同时又改进了样本的融合度,将其代替K最近邻分类器(KNN)中依据概率进行类别判断的方式,提高了分类器的识别精度,较好地解决了多类识别准确率较低的问题。为验证该算法的有效性,选取五类具有代表性382个烟叶样品为实验对象,构建了烟叶产地识别度量模型,并选取64个样本进行了模型测试,以预测均方根误差(RMSEP)、交互验证均方差(RMSECV)和相关系数(r)作为模型稳健性的评价指标,以产地识别准确率作为算法优劣评价标准。仿真实验结果表明,利用该算法构建的模型具有较低的RMSEP(0.117),RMSECV(0.106)和较高的r(0.973),平均识别准确率达到98.44%,性能明显优于其他算法,该算法对于高维光谱数据具有良好的识别性能。