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在对矿物光谱特征理解与归纳的基础之上，对矿物光谱特征进行知识化表达，利用数理逻辑和一定的判别规则实现对高光谱遥感影像矿物的自动识别与批量化信息提取。在ENVI平台上，利用IDL语言开发了高光谱遥感影像矿物分层自动识别模（Mineral Auto-identification Module Basedon Spectral Identification Tree：MAIM-SIT）。该模块已经在新疆东天山哈密地区利用HyMap数据、西藏驱龙地区利用Hyperion数据以及美国Cuprite地区利用AVIRIS数据成功地进行了矿物识别，可识别的矿物或矿物组合可达10种以上，基本实现了高光谱矿物信息提取的智能化与批处理能力。 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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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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矢量C-V模型的高光谱遥感影像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感影像除了包含普通2维影像所具有的空间信息还包含了1维光谱信息,传统的针对2维影像的分割方法不能很好地应用于高光谱遥感影像。为此,本文提出一种能够同时处理多波段影像的高光谱遥感影像矢量C-V模型分割方法。首先选出高光谱遥感影像中目标与背景对比度较大的波段,并通过计算波段相关系数,去除其中的冗余信息形成新的波段组合,进而根据所确定的波段组合构建高光谱遥感影像矢量矩阵;在此基础上,构造基于该矢量矩阵的矢量C-V分割模型。模型中通过引入基于梯度的边缘引导函数,在保留传统C-V模型基于区域信息进行影像分割的基础上,利用影像的边缘细节信息,增强了模型在异质区域和复杂背景情况下对目标边缘的捕捉能力,提高了对高光谱遥感影像的分割精度和速度。最后利用HYPERION数据进行仿真实验,并将实验结果和传统C-V模型和相关方法进行了对比,结果表明,本文方法能够在短时间内有效地分割高光谱遥感影像,与传统方法相比,具有分割精度更高运算速度更快的特点。 相似文献
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虞瑶高涵陶旸王圣尧 《测绘与空间地理信息》2023,(4):49-52
高光谱遥感影像光谱维度高、数据量大且波段间冗余信息量大,利用集成学习算法可有效地提升高光谱遥感影像的识别精度。本文首先概述了高光谱遥感影像的分类任务和目前存在的问题,其次介绍了集成学习分类算法的原理,系统性阐述了高光谱遥感影像分类中动态集成和静态集成算法的研究现状,并提出了有待进一步研究的问题。 相似文献
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高空间分辨率、高光谱分辨率、大幅宽与大数据量是高光谱卫星数据发展趋势,传统高光谱影像的像素级分类面临难以处理海量数据、无法高效获取复杂海量影像中隐含信息的困境。已有研究开始关注高光谱影像的场景级分类,并逐步建立完善高光谱遥感场景分类数据集。然而,目前的数据集制作过程多参考高空间分辨率可见光遥感场景数据集的制作方法,主要采用遥感影像的空间信息进行场景类别解译,忽视了高光谱场景的光谱信息。因此,为构建高光谱影像的遥感场景分类数据集,本文利用“珠海一号”高光谱卫星拍摄的西安地区高光谱数据,使用无监督光谱聚类辅助定位、裁剪与标注待选场景样本,结合Google Earth高分影像进行目视筛选,构建6类场景类型和737幅场景样本的珠海一号高光谱场景分类数据集。并基于光谱与空间两个视角开展场景分类实验,通过视觉词袋、卷积神经网络等方法的基准测试结果,对不同算法在现有多光谱和高光谱遥感场景分类数据集下的性能进行深入分析。本研究可为后续的高光谱影像解译研究提供了有力的数据支撑。 相似文献
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高光谱遥感影像数据具有高维特征、信息冗余、不确定性显著、小样本、空谱合一等特征,对其进行数据处理面临巨大挑战,高光谱遥感影像降维是高光谱遥感的重要研究方向之一。本文对当前高光谱遥感影像降维的相关研究进展进行了综述,在介绍高光谱遥感数据特点的基础上,重点从特征提取和特征选择两方面对高光谱遥感影像降维的最新研究和前沿进展进行了系统性综述;并从特征可分性、特征质量评价、特征数目确定、多特征优化以及需求驱动的特征选择等方面分析了高光谱遥感影像降维面临的挑战。随着智能化高光谱遥感的发展,高光谱遥感影像智能降维成为未来的发展方向,同时其发展将兼顾多特征质量评估与优选、搜索策略优化、满足应用需求等多目标的需求。随着高光谱遥感数据获取能力的提升和深入应用,高光谱遥感影像降维将会发挥重要而不可替代的作用。 相似文献
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针对高光谱遥感影像分类中空间特征和光谱特征利用率低问题，该文综合三维卷积神经网络、谷歌神经网络和残差神经网络的优势，提出融合改进Inception模块的残差三维卷积神经网络高光谱遥感影像分类方法。改进后的Inception模块包括4条不同的卷积层分支，用以提取蕴涵在高光谱遥感影像中多尺度的特征；利用了3D卷积核代替2D卷积核能直接同时提取高光谱遥感影像中更丰富的空-谱特征；通过残差结构连接分支提取特征缓解了梯度消失的问题，提取更深层次的特征。实验表明，该文算法不仅提高了条状和线状地物区域的边缘分类准确率，对小目标的分类能力也得到了增强。 相似文献
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高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种新的光谱相似性度量算法分类体系。在归纳算法的基础上，根据不同的度量原理与实现簋略，结合应用需求，提出了基于光谱多边形的测度、四值编码、十进制编码、树状变换测度及基于小波变换的测度等新方法，这些方法能够应用于分类、检索等的相似性度量中。 相似文献
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基于模糊核主成分分析的高光谱遥感影像特征提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
主成分分析(PCA)是一种基于数理统计的线性特征变换方法,对线性结构数据的分析非常有效,但是对非线性的高光谱遥感影像数据,容易造成信息丢失和失真.本文引人模式识别中的模糊理论和核理论,有效克服了以上缺点,得到了很好的影像特征提取效果. 相似文献
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遥感技术应用于地质中的目的之一是分辫和识别出不同的岩石和矿物等地质体,高光谱分辫率遥感则可通过诊断性光谱特征对岩石或矿物成分及结构进行识别。随着高光谱矿物识别方法的不断发展,使得高光谱遥感技术在地学领域的应用由定性分析到定量识别成为可能,也为今后开展成像光谱遥感数据的广泛应用做好了技术准备。介绍了多种岩矿光谱分析的技术方法,并对不同方法的优、缺点及其应用场合进行分析。最后,总结并提出了下一步的工作方向。 相似文献
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小样本的高光谱图像降噪与分类 总被引：1，自引：0，他引：1
在样本数目稀少情况下实现高光谱图像精细分类是个挑战性的问题。高光谱图像信噪比提高比较困难,噪声大小对分类结果有最直接的影响。利用高光谱图像相邻波段之间的相关性和相邻像素之间的相关性,提出多级降噪滤波的高光谱图像分类方法,通过改进的两阶段稀疏与低秩矩阵分解方法,去除高光谱图像中能量较高的噪声,利用主成分分析方法去除高光谱图像中能量较低的噪声,引导滤波方法去除分类结果图中的"椒盐噪声"。选取两幅真实高光谱图像进行实验,结果表明,两阶段稀疏与低秩矩阵分解法和主成分分析法两种降噪方法具有较强的互补性;引导滤波方法使得分类图更加平滑且分类精度更高。与其他光谱空间分类方法相比,本文方法分类精度更高,且在样本极少时能获得很高的分类精度。 相似文献
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针对高光谱遥感图像易受噪声干扰,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和核主成分分析KPCA(Kernel Principal Component Analysis)的去噪方法。首先对高光谱各波段图像进行NSCT分解;然后利用KPCA对NSCT系数进行处理,并在KPCA重构时依据各类噪声的特性选取合适的主成分;最后用处理过的系数进行逆变换得到去噪图像。实验结果表明,本文方法抑制了高光谱遥感图像中的噪声干扰,较完整地保留了原始数据的有效信息。 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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Potential application of remote sensing in monitoring ecosystem services of forests,mangroves and urban areas 总被引：1，自引：0，他引：1
Ram Avtar Pankaj Kumar Akiko Oono Chitresh Saraswat Singay Dorji Zarchi Hlaing 《国际地球制图》2017,32(8):874-885
The application of remote sensing (RS) techniques to monitor ecosystem services has increased in recent years. Nevertheless, the potential application of RS to monitor some of ecosystem services is still challenging. The paper reviews the applications of RS to monitor ecosystem services of forests, mangroves and urban areas. Satellite data provide substantial information about dynamics of environmental changes over time from local to global scale. These information are useful data sources for the people who are involved in the on-going evaluation and decision-making process to manage ecosystem. Many recent research papers on the topic were reviewed to find new applications and limitations of RS for monitoring ecosystem services. Advanced RS techniques have high potential to monitor ecosystem services with the advancement of sensors ranging from aerial photography to high and medium resolution optical RS and from hyperspectral RS to microwave RS. 相似文献
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高光谱图像处理与信息提取前沿 总被引：2，自引：0，他引：2
高光谱遥感是对地观测的重要手段,高光谱图像处理与信息提取技术则是高光谱遥感领域的核心研究内容之一。本文简要介绍了高光谱遥感的主要特点,系统梳理了高光谱图像处理与信息提取面临的关键问题和主要研究方向,在此基础上,从噪声评估与数据降维方法、混合像元分解方法、图像分类方法、目标探测与异常探测方法等4个方面对高光谱图像处理与信息提取的理论发展过程和最新前沿进展进行了综述。另外,还对高光谱图像处理与信息提取中的高性能处理技术进行了总结和分析。未来,伴随着智能化信息分析和高性能硬件处理技术发展,高光谱遥感卫星系统也将步入智能化时代。针对这一趋势,本文指出高光谱图像处理与信息提取方法要注重多学科交叉,充分利用机器学习、人工智能等领域的新成果;要重视软硬件结合,发展高光谱图像高性能实时处理技术;要紧密结合应用需求,发挥高光谱遥感的优势和特点,发展新理论和新方法。 相似文献
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联合空-谱信息的高光谱影像深度三维卷积网络分类 总被引：4，自引：2，他引：2
针对高光谱影像分类高维和小样本的特点,提出一种基于深度三维卷积神经网络的高光谱影像分类方法。首先,该方法直接以高光谱数据立方体为输入,利用三维卷积操作提取高光谱数据立方体的三维空-谱特征。然后,利用残差学习构建深层网络,提取更高层次的特征表达,以提高分类精度。最后,采用Dropout正则化方法防止过拟合。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱数据进行试验验证,结果表明,与支持向量机和现有的基于深度学习的高光谱影像分类方法相比,该方法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。 相似文献