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高光谱遥感图像光谱分辨率高、波谱连续、图谱合一,这为精细地物分类、探测和识别提供了数据基础。然而,由于高光谱遥感图像空间分辨率的局限性及地物场景的复杂分布,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像。混合像元是高光谱遥感图像精细信息提取与分析中的难点。解决混合像元问题,实现亚像元级信息的提取与分析是近年来高光谱遥感图像解译的热点和前沿。本文系统梳理了高光谱遥感图像亚像元信息提取的主要研究内容,具体从混合像元分解、亚像元制图及亚像元目标探测3个研究方向综述了经典方法,并对国内外相关方向的研究进展、发展前沿及主要挑战进行了分析与评价,最后分析讨论了高光谱遥感图像亚像元信息提取研究在模型构建、优化求解及与应用结合等方面的研究趋势及方向。 相似文献
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遥感获取技术的快速发展, 使遥感数据越来越呈现出高分辨率、高光谱和高采集频率等特征。新的遥感数据的应用在给遥感图像处理技术带来挑战的同时, 也给图像处理技术的发展带来了机遇, 促进了新技术和新方法的不断出现。结合当前遥感应用的现状, 本文对遥感图像处理中的信息提取、影像定位、配准和融合的发展进行了综述, 以期和同行商榷。 相似文献
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Advanced processing techniques for remotely sensed imagery 总被引：5，自引：0，他引：5
综述了遥感影像信息处理技术的研究进展,主要包括高分辨率影像信息提取技术、影像超分辨率、高光谱影像处理和目标探测,以及遥感影像处理与分类的人工智能方法.对于高分辨率影像处理,从纹理、形状、结构和对象的角度探讨了空间信息提取对于高分辨率影像解译的意义和作用,分析了小波纹理、空间共生纹理、形状特征提取和面向对象分类技术的进展和存在的问题;对于超分辨率技术,文章主要介绍了超分辨率技术的最新进展,及其在遥感影像(sPOT5和MODIS)中的应用;在高光谱数据处理方面,从纯净像元和混合像元两方面介绍了最新的进展.对于纯净像元方法.主要分析了植被指数和统计方法,混合像元方面,则主要分析了像元分解、端元提取的最新技术方法;在智能化信息处理方面,先回顾了神经网络和遗传算法在遥感图像处理中的应用,然后介绍了人工免疫系统对多、高光谱遥感影像分类研究的最新进展. 相似文献
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高光谱成像技术具有光谱连续、图谱合一,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细化解译,可以大幅增强地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感图像丰富的空间、谱信息,进行观测目标地物的精细化解译,成为近年来遥感领域的研究热点和前沿领域,并在多个相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文结合高光谱图像成像特点,对基于稀疏表示理论的高光谱图像处理与分析方法进行综述,概括了高光谱图像处理与分析主要研究,并对各个研究领域与方向进行分析和评价,最后对各研究领域发展提出建议和展望。 相似文献
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近年来,人工智能方法在高光谱遥感领域得到了广泛应用,特别是基于深度学习的影像分析和信息提取技术已成为持久的热点,有力地推动了地物光谱探测的精细化和智能化水平。本文在分析地物要素光谱探测潜力与需求的基础上,系统地介绍和总结了高光谱影像分析方面的进展,针对高光谱地物探测的智能化问题,重点讨论了近年来深度学习的新思路。首先,结合地形要素分类体系和高光谱探测能力,将高光谱地物要素划分为植被、土质、水域和人工建筑物4大类及若干子类,并分析4种地物要素的光谱响应特性和高光谱地物探测的优势。然后,在影像分析方面,重点梳理了波段选择、特征提取、模式分类和分类后处理等影像分析技术的研究进展,给出研究方向和热点;在智能化处理部分,按照监督学习、半监督学习及自监督学习的思路,系统总结了当前应用于高光谱地物探测的深层神经网络模型,同时分析了迁移学习、元学习等机器学习策略的研究情况。最后,结合上述分析,对高光谱影像地物探测的发展趋势加以展望,以期拓展下一步的研究思路。 相似文献
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回顾并分析了摄影测量与遥感学科的发展历程,并针对大数据和智能化测绘新时代的多源遥感影像精准快速智能处理的迫切需求,本文提出摄影测量遥感的科学概念.全新的摄影测量遥感主要由摄影测量和遥感两个学科的交叉融合而形成,致力于研究解决同步探测被摄目标的几何位置、物理属性、语义信息和时序变化关系的理论方法及技术问题,其理论基础和支撑学科包括摄影测量、遥感、人工智能、大数据处理与高性能计算等,将突破目前摄影测量侧重几何处理、遥感侧重语义信息提取反演的相对独立现状和串行技术路线,通过几何模型与光谱辐射反射信息的深度交叉融合形成几何语义一体化处理机制.本文在阐述摄影测量遥感基本概念的基础上,初步探讨了其涉及的主要科学问题及相关研究应用领域,并以多源遥感卫星影像为例构建了一体化摄影测量遥感智能处理技术框架,通过语义信息提取与精准几何处理的交叉闭环融合,显著提升了高分辨率多源遥感卫星影像精准快速处理的自动化和智能化水平,多个应用实践初步验证了相关理论方法的正确性和有效性. 相似文献
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常世桢 《武汉大学学报(信息科学版)》2022,47(1):158-158
高光谱遥感图像在采集过程中既获得了场景空间分布信息,又以近似连续的方式记录地物的光谱信息.高光谱目标探测研究正是利用了数据光谱分辨率高、细微特征表达精确的优势,根据不同地物间的诊断性信息进行探测.近些年,机器学习与优化分析理论的发展为高光谱图像处理增添新的活力.本文从高光谱遥感图像目标探测基本理论及发展难点切入,针对光... 相似文献
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高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源。高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点。对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望。 相似文献
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高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题 总被引：36，自引：4，他引：36
近年来，不断发展的遥感技术使遥感数据呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间采集频率的特点。卫星图像空间分辨率已经提高到0．6m级，而航空遥感数字影像分辨率高达0．1m以上。光谱分辨率高达3—4nm。不断发展的高分辨率遥感数据能够提高信息提取和监测精度，并拓展遥感数据的应用范围。目前，国外已经加快对高分辨率图像，特别是高空间分辨率影像，在城市环境、精准农业、交通及道路设施、林业测量、军事目标识别和灾害评估中的应用。但是总的情况是自动化程度不高。介绍高空间分辨率影像信息提取、高光谱和偏振影像信息提取、影像数据融合和高分辨率遥感变化探测等方面迫切需要研究的一些科学问题及其意义。建议建立图像知识库，改善数据共享环境，为有志于从事这方面研究的学者提供参考。 相似文献
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高光谱遥感技术在地质领域中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来，高光谱应用技术在地质领域得到了深入的应用与发展，不仅深化了地质学的基础研究，也推动着遥感地质填图从岩
性填图向矿物填图的飞跃，推进了高光谱遥感技术在成矿预测、地质成生环境成因信息探测、植被地化信息与理化信息提取以及矿
山环境调查等应用的不断深入。本文围绕高光谱技术的特点，并结合作者近年来的工作实践，论述了高光谱技术在上述领域的实际
应用情况与应用效果。 相似文献
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由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析,表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率。系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好。 相似文献
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随着对地观测技术的发展,海量遥感影像不断传输到地面。传统的遥感信息处理方法在处理效率、精度上的不足,限制了遥感信息的挖掘及利用,亟需发展智能化方法满足遥感影像处理的需求。受自然界中生物进化机制的启发,基于进化计算的遥感影像智能化处理方法具有以下特点:(1)拥有全局优化能力,对目标函数的优化能力更强;(2)具有自组织、自学习的特点,能够从遥感数据本身学习,不依赖数据分布等先验信息;(3)拥有处理多目标问题的能力,同时考虑多个目标函数而不需要人工确定它们之间的权重。因此,智能化遥感信息处理方法能够在海量遥感影像中有效地提取适用于不同应用目的的信息。本文主要介绍智能化遥感信息处理方法的典型应用包括遥感影像智能化分类(监督分类、聚类)、遥感影像亚像素信息提取(高光谱影像混合像元分解、亚像元制图),并讨论了遥感信息智能化处理方法的发展方向。 相似文献
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天宫一号高光谱成像仪具有空间分辨率高、光谱分辨率高、图谱合一等特性，在中国航天高光谱领域具有里程碑的意义。针对一般遥感场景分类数据集尺度单一、光谱分辨率较低等问题，本文提出基于天宫一号的多谱段、高空间分辨率、多时相高光谱遥感场景分类数据集(TG1HRSSC)。利用天宫一号高光谱成像仪获取的高质量数据，经过辐射校正、几何校正、空间裁剪、波段筛选、数据质量分析与控制等，制作了一批通用的航天高光谱遥感场景分类数据集，通过载人航天空间应用数据推广服务平台（http://www.msadc.cn [2019-09-10]）进行分发和共享。该数据集包括天宫一号高光谱成像仪获取的城镇、农田、林地、养殖塘、荒漠、湖泊、河流、港口、机场等9个典型地物场景的204个高光谱影像数据，其中5 m分辨率全色谱段1个波段、10 m分辨率可见近红外谱段54个有效波段以及20 m分辨率短波红外谱段52个有效波段。研究利用AlexNet、VGG-VD-16、GoogLeNet等深度学习算法网络对构建的数据集进行场景分类的试验，结果表明该数据集的场景分类应用实现较好效果。由于该数据集具备高分辨、高光谱等特征优势，未来在语义理解、多目标检测等方面有着广泛的应用价值。 相似文献
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近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。 相似文献
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高光谱遥感信息提取与地质应用前景——以青藏高原为试验区 总被引：15，自引：4，他引：11
高光谱遥感是一门正在兴起的极具发展潜力的应用科学技术,能直接快速地识别岩矿组成、丰度及其分布;高光谱图像丰富的空间信息也包含一定的地质构造信息。目前,光谱分解模型和修正的高斯模型在岩矿信息定量研究中极具潜力;对纹理信息的提取侧重于空域的灰度剪切与有效平均梯度相结合及频域空间内的小波包等技术。根据目前高光谱遥感信息的地质应用,总结出高光谱地质应用的技术流程。在此基础之上,以青藏高原为例,阐述了高光谱遥感的地质应用前景。最后,对高光谱遥感技术存在的问题进行了一定的评述。 相似文献
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AbstractHyperspectral image provides abundant spectral information for remote discrimination of subtle differences in ground covers. However, the increasing spectral dimensions, as well as the information redundancy, make the analysis and interpretation of hyperspectral images a challenge. Feature extraction is a very important step for hyperspectral image processing. Feature extraction methods aim at reducing the dimension of data, while preserving as much information as possible. Particularly, nonlinear feature extraction methods (e.g. kernel minimum noise fraction (KMNF) transformation) have been reported to benefit many applications of hyperspectral remote sensing, due to their good preservation of high-order structures of the original data. However, conventional KMNF or its extensions have some limitations on noise fraction estimation during the feature extraction, and this leads to poor performances for post-applications. This paper proposes a novel nonlinear feature extraction method for hyperspectral images. Instead of estimating noise fraction by the nearest neighborhood information (within a sliding window), the proposed method explores the use of image segmentation. The approach benefits both noise fraction estimation and information preservation, and enables a significant improvement for classification. Experimental results on two real hyperspectral images demonstrate the efficiency of the proposed method. Compared to conventional KMNF, the improvements of the method on two hyperspectral image classification are 8 and 11%. This nonlinear feature extraction method can be also applied to other disciplines where high-dimensional data analysis is required. 相似文献
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高光谱遥感是当前地质遥感研究的前沿和热点,国内外的相关研究集中在数据处理、矿物填图、模型构建等方面,利用航空高光谱遥感技术进行区域成矿背景的研究较少。然而,要解决好高光谱遥感找矿问题,首先必须研究区域成矿背景,特别是找矿方向和有利的找矿区段,否则构建的找矿模型将不能充分发挥作用。本文以核工业北京地质研究院国家级遥感重点实验室装备的航空高光谱成像系统在甘肃柳园—方山口地区获取的可见光-近红外(CASI),短波红外(SASI)高光谱遥感数据为数据源,利用矿物填图方法所填的区域矿物分布图,探讨了柳园—方山口地区的区域成矿条件,厘定了找矿要素,构建了区域成矿构造格架,分析了区域已知矿产的空间分布规律,探索了该区的区域找矿方向和最佳找矿地段。在此基础上,利用建立的高光谱遥感找矿预测方法,新发现了7处找矿靶区,取得了显著的地质找矿效果。该成果不仅对指导柳园—方山口地区进一步找矿有重要作用,而且提出的一套高光谱遥感技术研究区域成矿背景的思路、途径和方法,对其他地区的高光谱遥感地质应用也具有重要的借鉴价值。 相似文献
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由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析、表现等管理操作.因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一.本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率.系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好. 相似文献