空谱协同多尺度顶点成分分析的高光谱影像端元提取

针对顶点成分分析方法无法实现复杂地表环境下的高光谱影像端元精确提取问题,提出了一种基于空谱协同多尺度顶点成分分析的端元提取方法,通过影像空谱特征融合和聚类分割,对不同分辨率空间尺度下的分割影像进行端元协同提取,并考虑噪声对影像端元提取精度的影响,提升端元提取的精度。首先,对影像进行预处理,采用低秩矩阵分解去除噪声。其次,对高光谱影像进行空谱多特征提取,利用多特征融合和K-means算法进行聚类分割,获取地物分布的空间异质性信息,提升后续端元提取的精度。然后,对高分辨率影像空间降采样,利用顶点成分分析方法对降采样后的低分辨率分割图像进行端元提取,并利用坐标映射寻找高分辨率影像中的相应端元,利用光谱角来判定是否为纯端元。最后,遍历上述方法至所有分割影像以获取最终的端元集合。使用模拟数据和真实的高分五号高光谱数据对提出的方法进行实验验证。实验结果表明,空谱协同多尺度顶点成分分析方法可提取高精度的纯净端元,且计算效率较高。

中国地球观测遥感卫星发展现状及文献分析

近40年来,中国的地球观测遥感卫星技术发展取得了卓越的成就,已经形成了陆地、气象和海洋3大卫星系统,正在广泛服务于中国的自然资源调查、海洋环境保护、气象灾害预测和国家重大工程等诸多领域。本文回顾了3大卫星系统的发展历程,剖析中国地球观测遥感卫星的发展现状与内在特点,归纳总结在轨卫星的文献研究热点。研究发现,中国3大遥感卫星系统的发展并不均衡,气象卫星业务较为成熟,陆地卫星发展最为迅速。遥感卫星的文献研究数量总体偏少,应用研究亟待提升。后续规划和发展应考虑陆地卫星的轨道高度差异性和波谱范围的互补性,同时增加气象和海洋卫星数量,提升卫星传感器的探测能力和时空分辨率,尤其是加快海洋卫星的业务应用能力。此外,学者们需要进一步加大国产遥感卫星数据的使用力度,加强卫星遥感数据的应用研究以进一步提升中国地球观测遥感卫星的业务能力与国际影响力。