一种大孔径静态干涉高光谱成像数据压缩方法

大孔径静态干涉成像遥感数据的数据量较大,需要寻找一种合适的方法对其压缩。从大孔径静态干涉成像机理出发,分析了干涉数据的空间和干涉维冗余性,并基于现有成熟混合压缩编码方法,提出了基于相似干涉曲线与不同光程差之间冗余去除的算法,对冗余数据进行去除预处理。对干涉数据进行基于曲线表的干涉曲线编码表示,对不同光程差之间的图像进行相关性预测,减少了大孔径静态干涉成像遥感图像的量化深度并降低了图像的信息熵,再结合JPEG2000算法进行无损或有损压缩。实验结果表明,对于大孔径静态干涉成像数据,该算法可实现压缩比为3.1倍的无损压缩,有损压缩的率失真曲线也优于其他对比算法,其复原图像反演出的光谱曲线的光谱角和相对二次误差均优于其他对比算法处理的数据,有效保护了光谱信息。

一种稀疏约束的图正则化非负矩阵光谱解混方法

由于受到高光谱遥感图像传感器平台的限制,图像的空间分辨率受到一定影响,这导致高光谱遥感图像的像元通常是多种地物的混合,也叫做混合像元。混合像元的存在制约了高光谱遥感图像的准确分析和应用领域。采用高光谱解混技术可将混合像元分解为纯净的物质光谱(Endmember,端元)和每种物质光谱所对应的混合比例(Abundance,丰度),为获取更多更精细的光谱提供了可能。这对高精度的地物分类识别、目标检测和定量遥感分析等研究领域具有重要的意义。因此,解混技术成为高光谱遥感图像领域的一个研究热点。基于线性光谱混合模型(linear spectral mixing model, LMM),提出了一种端元丰度联合稀疏约束的图正则化非负矩阵分解(endmember and abundance sparse constrained graph regularized nonnegative matrix factorization, EAGLNMF)算法。该算法通过研究基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF)的方法,结合图正则化理论来考虑高光谱数据内部的几何结构,将端元光谱稀疏约束和丰度稀疏约束应用于其中,从而能够对高光谱数据的内部流形结构进行更为有效的表达。首先,构造了EAGLNMF算法的损失函数,采用VCA-FCLS方法进行初始化,然后,设定相关参数,包括图正则化权重矩阵参数、端元光谱稀疏约束因子和丰度矩阵稀疏约束因子,最后,通过推导得到了端元矩阵与丰度矩阵的迭代公式,并且设置了迭代停止条件。该方法不受图像中是否有纯像元的限制。实际上,在现行高光谱遥感传感器平台情况下,高光谱遥感图像中几乎不存在纯像元,因此, EAGLNMF方法为高光谱遥感图像的实际应用提供了一种思路。采用合成的高光谱数据,构造了4个实验来分析该方法的可行性和有效性,实验将该算法与VCA-FCLS,标准NMF及GLNMF等经典的解混算法进行比较,通过光谱角距离(spectral angle distance, SAD)和丰度角距离(abundance angle distance, AAD)这两个度量标准来进行比较。实验1是总体分析实验。在固定的信噪比和固定端元数目的情况下,用以上三种经典方法与EAGLNMF同时进行解混。实验2是SNR影响分析实验。在固定端元数目和不同信噪比的情况下,用这四种方法进行解混。实验3端元数目分析实验。在固定信噪比和不同端元数目的情况下,用四种方法进行解混,并且将结果进行对比。实验结果发现提出的EAGLNMF方法在提取端元精度和估计丰度精度上都更为准确。同时,实验4是稀疏因子分析实验。对端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子进行分析,实验结果表明引入的端元稀疏约束对于解混结果也具有较好的影响,并且端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子也对解混结果具有一定影响。最后,将该算法应用于AVIRIS所采集的真实高光谱图像数据,将其解混结果与美国地质勘探局光谱库中光谱进行匹配对比,其提取的平均端元精度相比于其他三种方法要稍好。

环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪CCD的Smear效应快速校正方法

环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪采用大面阵帧转移CCD作为成像和存储介质,以满足其高性能成像需求。然而,帧转移型CCD的Smear效应会造成干涉图像累积误差,导致干涉信息不准确,进而引起目标反演光谱失真。为了消除Smear效应影响,传统方法常利用行间信息迭代运算进行校正,导致计算耗时随着探测器面阵变大而增加。文章根据Smear效应产生的机理,推导出一种基于矩阵运算的Smear效应快速校正模型,并通过图形处理器(GPU)并行运算进行加速,以达到高效消除Smear效应的目的。试验结果表明:文章提出的方法能够很好地校正Smear效应引起的误差,同时利用GPU加速后计算速度是传统校正方法的632.4倍。

环境减灾二号A/B卫星高光谱数据反演与质量提升

针对环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪获取的原始干涉数据反演过程与数据质量提升方法进行研究。依据大孔径静态干涉光谱成像(LASIS)的基本原理与数据反演方法,使用实验室定标法和在轨数据统计法进行原始干涉数据的相对辐射校正。根据直方图统计结果,对反演之后的浮点型高光谱数据进行归一化,并对归一化后的数据进行基于直方图匹配的相对辐射校正,有效地去除了图像条带,使得反演生成的高光谱数据空间信噪比得到有效提升,并保持了92%以上的光谱准确度。

无人机载型曲面仿生复眼成像测速系统

基于仿生复眼的视觉优势,将曲面仿生复眼结构应用于无人机载光电探测系统,实现机载宽视场高分辨运动目标探测。根据生物复眼的结构形态,设计了六边形排列的曲面透镜阵列作为曲面仿生复眼,辅以光学中继转像子系统和CMOS图像传感器,构成曲面仿生复眼成像测速系统。该系统的成像视场可达98°×98°,系统焦距为5 mm,角分辨率为1.8 mrad,F数为3.5,系统体积为Ф123 mm×195 mm,重量为1.35 kg。根据仿生复眼的成像原理,利用仿生复眼成像系统中相邻小眼存在的视场重叠优势,提出了曲面仿生复眼的测速原理,使得多个小眼能够同时探测场景中的同一个目标。运动汽车的测速实验表明该测速方法能够有效提高运动目标测试的可靠性和准确性。

基于630nm气辉观测数据的电离层等离子体泡共轭特性统计分析

文章利用美洲地区两台地磁共轭的全天空气辉成像仪2014~2017年630nm波段的观测数据,提取了电离层等离子体泡信息,统计分析了两站等离子体泡出现的共轭特性和规律,包括共轭等离子体泡出现频次和时间分布、条带宽度和中心位置、漂移速度等特征.研究结果表明:共轭对称的视野窗口内同时观测到的等离子体泡事件的发生率约84%;共轭等离子体泡条带宽度都集中在100km左右,且南北半球宽度差主要在30km以内;共轭等离子体泡中心位置距离在50km以内;共轭等离子体泡的漂移速度相当一致,但北半球较南半球快约10%.文章研究结果证实了等离子体泡共轭现象的一般性,并有少量的不对称现象出现,且认为是半球间背景电离层环境差异导致的.文章还给出了IGRF模型下等离子体泡共轭存在的可能误差范围,为等离子体泡共轭区域预报提供支持.

基于三次样条拟合插值的高精度质心定位方法

通过对质心法、曲面拟合法两类质心定位算法的优劣势进行分析,提出结合两类定位算法优势的基于三次样条拟合插值的高精度质心定位算法,并指出其实现双重定位误差抑制的原理。通过仿真实验,对比不同信噪比下传统质心法与所提算法的定位误差,发现基于三次样条拟合插值的质心定位误差均明显小于传统质心法。当信噪比为20 dB时,基于三次样条拟合插值的质心定位误差方均根误差仅为0.003 pixel。通过真实仪器测量的星点图像,再次验证了所提算法的有效性。基于三次样条拟合插值的高精度质心定位算法可有效抑制定位误差,具有较好的抗噪性,不依赖特定星点模型,适用范围较广。