成像光谱数据在城市遥感中的应用研究

采用高空间分辨率的航片与高光谱数据对城市进行遥感研究。利用高空间分辨率数据丰富的空间信息 ,以及高光谱分辨率数据丰富的光谱信息 ,提出了基于图像边缘检测和光谱分析的新型高光谱遥感图像分类方法 ,对城市地物覆盖以图斑为单位进行分类。从而证明对复杂的城市环境进行遥感研究 ,这种方法是有效的。

成像光谱数据的光谱信息特点及最佳波段选择——以北京顺义区为例

波段宽度为纳米级的成像光谱数据 ,具有几十乃至几百个光谱通道 ,它们各有不同的特点。如何根据具体的应用目的 ,在这众多的波段中选择出最佳波段 ,对于有效地进行成像光谱数据的处理、分析及信息提取是至关重要的。本文以北京顺义区成像光谱数据为例 ,首先根据所有通道的相关性 ,将其分为若干组 ,然后通过全面分析成像光谱数据的光谱信息特征 ,在综合考虑各波段的信息含量、波段间的相关性、波段的可分性以及地物光谱的吸收特性等因素的基础上 ,提出了面向对象的选择成像光谱数据最佳波段的基本思路和方法。

基于机载成像光谱数据的宜兴市土地利用/土地覆盖分类方法对比研究

对宜兴市机载成像光谱数据辐进行射畸变纠正、几何精确纠正和辐射定标等预处理,获得高光谱反射率图像。利用相关系数、均方差、离散度等统计特征进行面向土地利用/土地覆盖目的的波段优选,采用高光谱像元提纯分析工具获得分类所需的终端单元,并利用终端单元进行了研究区土地利用/土地覆盖分类对比研究。研究发现:最大似然法分类精度低,整体精度为84.89%,而二进制编码、神经网络分类和光谱角分类方法精度较高,整体精度分别为87.12%,88.75%,90.41%。这说明光谱角分类是最有效的高光谱影像土地利用/土地覆盖分类方法,文章研究采用的高光谱预处理以及波段选择方法是正确的。

机载成像光谱数据预处理方法研究——以江苏宜兴市为例

该文基于土地利用 土地覆盖分类目的 ,对国产 12 8波段的宜兴市机载成像光谱数据进行了数据导入、镜像变换、辐射畸变纠正、相对反射率转换和几何精纠正以及多航带间的镶嵌试验研究。通过分析发现 :经验线性法定标效果明显好于其他两种定标方法 ;图像精纠正后多条带镶嵌图能够与土地利用现状数据库较好吻合。

成像光谱数据建模与分类识别技术研究——以云南腾冲矿区为试验区

在系统分析成像光谱数据特征及岩石矿物具有诊断意义的吸收光谱特征形成机理的基础上,采用基于相关系数测度的光谱匹配技术、基于高斯改进型模型的光谱建模技术及人工神经网络分类算法,实现了岩石矿物光谱特征波形对比分析及诊断光谱信息提取与建模,提高了光谱分类识别算法的计算速度和分类精度。采用上述技术对云南腾冲铀矿区进行实验研究,取得良好效果。

基于DN值趋势面的成像光谱数据低信噪比波段修复研究

针对利用成像光谱数据进行反射光谱重建时,因连续多波段低信噪比图象的噪声造成的影响问题,提出了一种基于低信噪比波段DN值趋势面的图象修复方法.该方法在准确估计修复图象DN值均值趋势面的基础上,通过引入能量比约束条件,将高度相关的邻近波段方差信号引入修复图象,从而不仅较好地消除了噪声对反射光谱重建的影响,而且改善了低信噪比波段参与合成的图象质量.实验结果表明,该方法以一种新的低通滤波思想实现了修复病态波段、恢复光谱特征这一应用目标.

一种基于低通滤波的宜兴市OMIS-Ι成像光谱数据辐射畸变校正方法

研究目的:探讨模型简单、实用的机载成像光谱数据辐射畸变校正算法,为土地利用/覆被研究提供辐射质量优化的图像。研究方法:理论分析与实证研究法。研究结论:由于“太阳-目标-传感器”的相对几何关系发生变化,使得不同空间位置的相同地物辐射亮度值发生变化,这种辐射畸变称其为几何辐射畸变更为合理;基于低通滤波的辐射畸变校正算法,模型简单、方法实用,实现了研究区128波段OMIS-I机载成像光谱数据图像辐射畸变的有效校正。

面向土地利用动态遥感监测的成像光谱数据处理技术研究

成像光谱数据具有较高光谱分辨率,在类别细分方面具有一定的优势。该文针对成像光谱数据特点,研究与成像光谱数据特征相适应的土地利用动态遥感监测技术,包括边缘辐射纠正技术、影像融合技术和异常光谱检测技术,该方法在试验区应用中取得了良好效果。

应用分形几何学与小波理论对成像光谱数据进行地物识别的模型研究

以地物的混合光谱曲线为主要的研究目标，利用小波变换对混合的光谱曲线进行分解，将混合地物甚至地物内部组成成分的光谱特性曲线分解出来；根据已知的标准光谱特征曲线的自相似性指标，利用分形几何学方法将分解出来的不同光谱特性的曲线进行自相似性指标测量，以实现地物或者地物内部组成成分的识别。将分形几何学和小波变换理论有机地结合起来，为利用成像光谱数据进行地物识别，尤其是解决混合光谱的地物识别提供了一个值得进一步研究的方法。

国内外有关成像光谱数据影像分析方法研究

本文介绍了近年来国内外有关成像光谱数据分析方法的研究进展，着重介绍了除光谱匹配方法以外的一些方法，包括主成分分析，最佳波段组合、改进型最大似然法、基于决策边界特征矩阵的变换和正交子空间投影等方法，并介绍了这些方法的应用效果。

基于PCI总线的成像光谱数据传输系统的设计

本文针对干涉成像光谱仪,详细分析了干涉成像光谱信号特征及其时序关系,研究了干涉成像光谱数据传输系统的关键技术,提出了使用CPLD技术,设计基于微机PCI总线的干涉成像光谱仪输出数据传输系统的方案,并介绍了该系统的电路原理及实现的功能。

基于SVM的地面成像光谱数据田间杂草识别研究

为提高当前田间杂草识别精度,利用地面成像光谱数据研究多特征参与的SVM田间杂草识别方法,根据地面成像光谱数据的特点提取田间作物杂草的多种可区分特征,包括纹理特征、连续统去除后的光谱特征和高光谱植被指数特征,并对高维特征集进行降维,利用多种多特征组合参与SVM田间杂草识别。实验结果证明,在训练样本一致的前提下,多特征参与的SVM田间杂草识别精度优于仅使用原始光谱特征时的情况,使用包含原始光谱特征、纹理特征、高光谱植被指数特征和连续统去除后的光谱特征的多特征组合时田间杂草识别精度最高。

神经网络技术在成像光谱数据的岩石矿物识别中的应用

由于遥感图像的复杂性 ,在遥感图像上直接进行岩石矿物识别是比较困难的 ,成像光谱数据的应用和人工神经网络模拟技术的日益成熟 ,为利用遥感图像直接进行岩石矿物识别提供了一种非常有效的方法。该文利用简化的二阶B -P神经网络 ,用标准的矿物波谱曲线作为训练样本 ,对试验区内的OH—类矿物进行识别试验 ,取得了很好的效果。试验表明 :利用神经网络技术进行成像光谱数据的岩石矿物识别是非常有效的。

基于地面成像光谱数据特征的湿地典型植被类型识别研究——以东洞庭湖核心区湿地为例

利用SOC710VP成像光谱仪在湖南省东洞庭湖区域湿地保护核心区获取了典型挺水植物芦苇、湿生植物苔草、泥蒿和栽培植物青菜的成像光谱数据,采用光谱微分技术的一阶导数分析方法和包络线去除方法分析了几种植被类型成像光谱曲线波段特性,提取成像光谱数据"双边"参数和吸收特征,并利用Fisher线性判别函数进行湿地植被类型识别,总分类精度达到87.39%,Kappa系数达到0.831 6。苔草分类后的精度最高,达到92.55%,青菜地的识别精度为92.31%,芦苇居中,识别精度达到86.11%,泥蒿的识别精度为80.65%。结果表明,地面采集的成像光谱数据进行分析得到的植被光谱特征变量具有较好的普适性和可靠性,可以为湿地植被类型的识别提供良好的科学依据。

一类特定目标的航空成像光谱数据辐射校正算法

针对宽视场线阵扫描成像光谱数据和农田地块这一特定目标,提出了一种基于统计原理的简化综合辐射校正方法。结果证明,该算法对由飞行方向、传感器扫描角度、太阳方位角和高度角以及路径辐射等造成的综合辐射畸变具有良好的校正效果。

地面成像光谱数据的田间杂草识别

地面成像光谱数据兼具高光谱分辨率与高空间分辨率,在田间杂草识别中具有很好的应用前景。目前基于机器视觉的杂草识别方法以形状特征为主,当作物杂草形态相似时识别的困难和利用高光谱特征以像元为单元识别时效率较低,不利于实时自动化除草,因此,本文提出一种综合面向对象与高光谱特征匹配的杂草识别方法,在对作物杂草对象样本的形状特征和光谱曲线提取分析的基础上,建立基于形状特征规则与光谱角匹配的植物对象识别决策树,用于识别实验田中的作物杂草对象。实验结果表明,当场景中某些不同种类植物对象的形态相似时,基于形状特征规则与光谱角匹配的杂草识别方法可借助高光谱特征精细区分植物对象的种类,且在形状特征规则约束下使用高光谱特征匹配法识别植物对象,可克服"同物异谱"和"同谱异物"现象带来的不确定性,该方法识别精度可优于仅使用光谱角匹配法的情况,并优于使用颜色和形状分析技术的情况。

嫦娥一号干涉成像光谱仪数据再校正与全月铁钛元素反演

月球表面的元素和物质成分分布是理解月球成岩与地质演化历史的重要线索。嫦娥一号干涉成像光谱仪（IIM）是我国首台月球探测成像光谱仪器,其获得的大量月球高光谱数据已成为我国未来探测月球成分与地质演化研究的宝贵基础数据。本文利用探月工程地面应用系统发布的IIM B版本2C级数据,开发出一套数据再定标流程,获得了较为可靠的月表相对反射率数据。我们在新校正数据的基础上开展月球表面FeO、TiO_2的反演建模,获得了全月FeO和TiO_2分布图,这些图件是进行月球地质填图的基础。校正数据反演的FeO和TiO_2分布与前人对Clementine UVVIS数据的反演结果相近,表明干涉成像光谱仪数据具有较大的应用潜力。高地的低铁岩石成分（一般小于8%）佐证了月球月壳形成的过程中的岩浆洋分异假说,而月海玄武岩的TiO_2成分变化范围较大（0~13%）则表明月海玄武岩来源于不同的月幔源区。根据嫦娥一号干涉成像光谱仪全月FeO分布图,可将月球表面物质类型总体划分为高地斜长岩和月海玄武岩,而根据TiO_2分布可以进一步将月海玄武岩划分为5种不同钛含量的玄武岩岩石类型。FeO和TiO_2在全月范围内的分布表明Apollo和Luna返回的月球样品不能够代表全月范围内的矿物成分多样性,月球岩浆演化历史比前人认为的要复杂。未来月球样品返回任务（如嫦娥五号）如能赴这些特殊地区进行取样,将很有可能返回重要的月球科学研究发现和成果。

成像高光谱数据在赤潮检测和识别中的应用研究

近年来,频繁发生的海洋赤潮灾害给我国沿海经济带来了巨大损失。在对海洋赤潮的监视监测中,航空遥感是重要的监测平台,推帚式成像光谱仪(PHI)是获取高分辨率高光谱图像的重要手段。2001年7月至8月,中国海监飞机对辽东湾海域频繁发生的大面积赤潮进行了航空遥感监测,首次获取了海上高光谱数据。本文以获取的高光谱数据为研究对象,通过合成假彩色图像、提取异常区域的反射率曲线以及构造相关分析函数等方法,初步探讨了利用高光谱数据进行赤潮水体检测和赤潮种类识别的方法。

基于高光谱和高分辨率影像的土地利用数据库更新研究

探讨了基于高光谱和高分辨率影像结合下的1∶1万土地利用数据库更新方法。首先应用宜兴试验区128波段OMIS-I机载成像光谱数据,借助基期的土地利用数据库,采用土地利用类型分区控制下的光谱匹配分类获得土地利用/土地覆盖自动分类结果。通过分类结果与历史土地利用数据运算得到土地利用可疑变化区与变化类型。采用高光谱数据和SPOT2.5m全色波段融合影像为底图,在土地利用可疑变化区引导下,采用人机交互方式对变化区矢量数据更新。最后,以高精度GPS配合下进行变化区域野外调查验证,内业修改处理后生成新的土地利用数据库。

成像光谱反射率反演中观测角影响的分析

针对OMIS I机载成像光谱数据,通过6S辐射传输码模拟计算和相应理论分析,讨论了观测角变化对传感器入瞳处辐射亮度的影响和由此引起的反射率反演误差。结果表明:在太阳反射波段,观测角的影响有很强的波段特性,大气散射作用较强的短波长波段与大气气体强吸收波段是这种影响的敏感波段;地面目标亮度不同,这种影响也是不同的,对低反射率目标影响较大,而对高反射率目标影响甚微;另外遥感器飞行高度也是决定这种影响情况的重要因素。