基于无人机高光谱影像波段选择的薇甘菊分类

薇甘菊是危害最严重的外来入侵物种之一,其生长与传播极其迅速,对我国森林生态系统造成了严重破坏,相关管理部门需要一个有效的薇甘菊监测手段。传统人工调查方式需要投入大量的人力物力,成本高昂、效率低下;近年来快速发展的高光谱遥感技术为薇甘菊的监测提供了新思路。本文以无人机搭载的Nano-Hyperspec高光谱仪获取的广东省增城林场遥感影像数据为基础,对高光谱数据进行几何校正、影像降噪处理、辐射定标及坏带波段剔除等影像预处理;运用最佳指数因子法(OIF)、自适应波段法(ABS)、自动子空间划分(ASP)与自适应波段相结合的波段选择法(ASP+ABS) 3种方法进行波段选择,获取信息量较大且波段间相关性较低的特征波段组成薇甘菊分类最佳波段组合,生成3幅遥感影像;最后采用支持向量机方法(SVM)对生成的3幅不同遥感影像进行分类,以分类结果的精度评价3种波段组合对薇甘菊高光谱特征的响应程度,选出更能反映薇甘菊的光谱特征的波段组合。试验结果表明,针对Nano-Hyperspec遥感影像数据,使用OIF波段选择法,研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.62%、66.52%;使用ABS波段选择法,研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.37%、67.43%;使用ASP+ABS波段选择法,研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别达到95.98%、92.98%,分类精度最佳,相较OIF法中薇甘菊的制图精度和用户精度分别提高了21.35%、26.46%,相较ABS法中薇甘菊的制图精度和用户精度分别提高了17.15%、19.3%。可见,本文使用的子空间划分与自适应波段相结合的波段选择方法相较其他两种波段选择方法能更好地反映薇甘菊的光谱特征,可为薇甘菊监测提供有效的技术手段。

基于DTW距离的伪周期数据流异常检测

伪周期数据流是一类常见的数据流,广泛出现于各种监测应用中.在这类数据流中出现的异常可能蕴涵了感兴趣的领域知识,因此有必要检测异常的发生以作为进一步深入分析的基础.DTW距离较之欧氏距离具有更好的鲁棒性,采用DTW距离作为伪周期数据流不同波段间相似性的度量可以有效检测出有较少历史相似波段的异常波段,继而在此基础上提出了一种基于聚类索引的快速近似异常波段检测方法用以加速检测过程,在真实数据集上的实验表明了所提方法的有效性.

水云宽带长波光学性质参数化

在3种窄带云光学性质参数化方案的基础上,建立了相应的宽带云光学性质参数化模式,考察了不同的参数化方案和不同的宽波段划分对水云长波辐射性质的影响,并对云滴散射作用在有云大气中对长波辐射通量和冷却率的影响进行了分析。