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微型凝视高光谱成像仪可以同时获取两个空间维度和一个光谱维度图像，且仅记录整个高光谱图像的外方位元素而不是记录每一帧图像的外方位元素，避免了扫描时的几何不稳定性，有效解决了小型线扫式高光谱成像仪成像几何变形大的问题，适合于姿态不稳定小型无人机负载平台。目前，研究大多集中于线扫式高光谱成像仪辐射校正方法。凝视型高光谱成像仪应用时间较短，国内外没有较为成熟的数据处理研究，阻碍了无人机微型凝视高光谱成像系统的应用。本文研究了无人机载微型凝视高光谱成像仪辐射响应线性度特性和辐射响应变异性的校正方法，并定量评估该方法的有效性。结果表明，辐射响应变异性校正前，高光谱图像存在明显的渐晕效应和条带现象，校正后，不同波段中像元的辐射响应变异系数显著下降，且渐晕效应和图像条带明显减少。本文提出了基于多目标辐射定标方法，并通过比较定标后的高光谱图像光谱与地面光谱仪实测地物光谱来验证辐射定标的精度。结果表明，多目标辐射定标方法的定标结果表现出更好的效果，特别对于近红外波段，与光谱仪实测的地物反射率差异较小。 相似文献
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高光谱中的Hughes现象与低通滤波器的运用 总被引：1，自引：0，他引：1
由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率,能够提供更为丰富的地面信息,正在受到国内外的广泛关注.针对高光谱分析过程中产生的Hughes现象,分析了其产生的原因,指出可以在图像预处理阶段对样本进行低通滤波,有效地削弱这种影响. 相似文献
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高光谱图像能够获取地物精细的光谱诊断特征,但受限于多谱段分光的成像机制,图像各个谱段上光成像的能量不足,信噪比难以提升。高光谱图像噪声类型与强度的准确估计,是提升高光谱图像去噪性能的关键,也是优化其成像系统设计的重要依据。现有高光谱图像噪声估计算法通常将不同类型的图像噪声作为一个整体,并未充分考虑不同类型噪声的区别。本文从高光谱图像获取的机理出发,提出了一种联合空间与光谱维度分析的高光谱图像噪声估计方法。首先,建立了高光谱图像噪声退化模型,将图像中的主要噪声定义为两类:条带与高斯噪声。然后,基于条带噪声在空间维度上独特的频率特性,提出了基于傅里叶变换与局部均值滤波的条带噪声估计方法。最后,基于在光谱维度上高光谱图像相邻波段间的高相关性,通过多元回归分析估计高斯噪声的均值与标准差。本文在模拟高光谱噪声数据上进行算法验证的同时,深入分析了高分五号短波红外高光谱相机、机载Nano-Hyperspec成像仪等国内外成像仪获取的真实高光谱数据。实验结果表明,本文提出的噪声估计方法能够有效的估计出高光谱图像不同谱段条带与高斯噪声的量化指标。实验结果可用于分析高光谱图像在不同传感器与不同成像场景下的退化原因,从而设计更优的图像去噪方法与成像系统。 相似文献
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高光谱图像类内光谱变化较大,"同物异谱"现象普遍存在。利用原始地物光谱特征进行分类精度较低而且分类结果图中存在"椒盐现象"。为了获得好的分类结果,必须充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,减少类内的光谱变化,并扩大类别间的光谱差异。为此,提出一种滚动引导递归滤波的高光谱图像光谱—空间分类方法。首先,利用主成分分析对高光谱图像进行降维;然后,利用高斯滤波对输入图像进行模糊化,消除图像中的噪声和小尺度结构;接下来,将模糊化后的图像作为引导图像,对输入图像进行边缘保持递归滤波,输出结果作为新的引导图像,重复迭代这个过程直至大尺度边缘被恢复;最后,利用提取的特征波段和支持向量机对高光谱图像进行分类。在两个真实高光谱数据集上进行了分类实验,结果表明本文方法的分类精度优于其他的高光谱图像分类方法。在训练样本极少的情况下,本文方法也能获得较高的分类精度。 相似文献
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将高光谱图像与高空间分辨率图像融合后,由于融合图像空间分辨率提高,改变了混合像元内地物组分比例,像元光谱信息较原高光谱图像光谱信息会出现“失真”现象。针对这种情况,考虑混合像元内成分变化进行图像融合,首先利用投影方法模拟多光谱图像得到高光谱图像,并将模拟高光谱图像与原高光谱图像利用小波方法进行融合,融合图像不仅增强了空间信息,而且对光谱信息进行一定的修正,从而提高了环境异常探测等一系列应用的精度。利用Hyperion图像和SPOT-5图像进行融合实验,融合图像能够识别出87.2%目标区域。 相似文献
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随着遥感卫星技术的快速发展,高光谱图像在环境检测、资源管理、农业预警等领域得到了广泛应用。然而,由于设备误差和大气因素等原因,采集的高光谱图像中常常存在噪声,这会影响后续任务的准确性。因此,高光谱图像去噪成为了一个重要的研究方向。高光谱图像的空间关联、光谱关联和空间—光谱联合关联导致干净的高光谱图像存在低维子空间中。低秩先验是高光谱图像普遍的物理性质,然而基于低秩表示的方法通常需要复杂的参数设置和计算。基于深度学习方法直接从数据中学习到干净图像的先验信息,具有较强的表达能力,但依赖大量数据且缺乏对高光谱图像物理知识如低秩性的有效利用。为了解决这些问题,本文利用高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提出一种低秩张量嵌入深度神经网络方法,可以有效去除高光谱图像中的噪声。该方法采用低秩张量分解模块对高光谱图像的特征图进行低秩表示,通过全局池化和卷积等操作完成秩一向量的生成和低秩张量的重构。同时,将低秩张量分解模块与Unet相结合,对浅层特征进行低秩张量表示,以捕捉高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提高了模型的去噪能力。当噪声标准差在[0—95]时,算法可以取得41.02 dB的PSNR和0.9888... 相似文献
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高光谱与多角度数据联合进行混合像元分解研究 总被引：8，自引：0，他引：8
混合像元问题是定量遥感的主要障碍之一。将混合像元问题归结为类内与类间像元混合两类，并对类内混合像元分解问题加以研究。混合像元分解的关键在于确定组分光谱，确定组分光谱的方法很多，但大多数方法基于以下假定，即从图像本身可以找到纯组分光谱，然而这一假定对于类内混合像元分解问题来说很难成立。提出采用高光谱与多角度相结合的方法，利用几何光学模型和线性光谱混合模型进行类内混合像元分解。即首先利用多角度数据反演几何光学交互遮蔽(GOMS)模型获得组分光谱，再对高光谱数据进行组分光谱分解。由于该方法直接从混合光谱产生的机理出发，因而更容易获得真正的亚像元信息。为减小反演误差，反演过程中采用改进的多阶段的反演策略，并充分利用多角度图像本身提供的先验信息。用BORE—AS试验获取的高光谱与多角度数据所作的研究表明，该方法可以获得比较理想的分解结果。 相似文献
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基于eCognition的遥感图像面向对象分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着高分辨率遥感图像越来越普及,传统的面向像元的图像分类方法不能满足对高分辨率遥感图像区域分类的需求,高分辨率遥感图像对图像处理的软件与硬件都有了更高的要求,因此,出现了相较于面向像元有着更高精度更为合理的面向对象分类方法,也更加适用于高分辨率遥感影像。本文通过采用面向对象分类的基本方法,运用eCognition软件,以山东省胶州市地区遥感影像为例,进行多尺度分割和面向对象分类。并用ENVI做监督分类,基于目视解译精度评定,对不同方法作出分析评价。结果表明:面向对象分类方法精度更高,更具有可靠性。 相似文献
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面向对象分类特征优化选取方法及其应用 总被引：3，自引：1，他引：2
与传统基于像元的分类方法比较,面向对象的分类方法可利用的地物信息更加丰富,然而如何从众多信息中筛选出能够有效提取不同地物的分类特征,从而提高分类效率与精度,是使用面向对象方法分类时急需解决的问题。SEaTH算法（分离阈值法）是一种有效的自动选取分类特征并计算阈值的方法,但其只考虑了类间距离,容易存在信息的冗余,从而对分类精度造成一定影响。本文在SEaTH算法的基础上,综合考虑了特征间的相关性、类间距离以及类内距离,对SEaTH算法进行了优化,并将改进前后的两种方法运用到广东省肇庆市TM影像及环境一号卫星影像土地覆盖分类中进行对比分析。实验结果表明,改进后的方法筛选出的特征在提取地物上更为有效,尤其使耕地的分类精度提高了12.26%,使分类总体精度由80%提高到了85.26%。改进后的方法对不易获取多时相影像的地区的土地覆盖分类具有重要意义。 相似文献
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近年来,随着遥感技术的不断发展,利用遥感技术开展土地覆盖信息的提取工作已经变得越来越普遍。本文主要利用遥感技术进行土地覆盖信息的提取,为后续土地信息的分析调查提供了有利的数据。此次研究选取了渝西地区作为研究区,使用TM／ETM遥感图像作为基础数据。在提取覆盖信息之前,首先,采用遥感图像处理技术,对研究区进行了图像预处理;接着,对研究区四种地类进行采样处理,利用得到的采样数据,对研究区的遥感图像进行了光谱分析;最后,进行监督分类得到覆盖信息的明显特征,可以看出建筑用地在明显增多。并对分类结果进行精度评价,得到最后结论,可以看出每一时期的总分类精度都在85％以上,符合分类要求。 相似文献
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。 相似文献
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航空影像农田类型分类在地理国情监测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
航空影像的植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取农田类型。本文以江苏农田为主要覆盖的典型区域为研究对象,选择航空影像利用随机森林算法提取不同的农田信息。本研究采用多尺度的分割方法,面向对象实现特征信息提取。根据光谱、纹理以及几何形状特性筛选出较为合适的特征作为参数,利用随机森林算法实现植被二级分类,分类精度达到84.60%,KAPPA系数为0.753,可为地理国情生产提供一定的参考。 相似文献
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National borders play an important role in everyday life. Interest in border studies has increased with recent changes in geographical locations of the border or the fluctuation of the permeability of the border between some countries, such as in the European Union. Whether the nations are trying to increase traffic flow of the border or to implement stricter border control, having appropriate information of the border is crucial for effective policymaking. The objective of this research was to identify areas of high porosity, or high permeability, for pedestrians along the southern national border region in Carinthia, Austria using terrain, land use, and road data along with geocomputational methods. Two unsupervised classification methods, the fuzzy K-means clustering and the Self-Organizing Map, were applied to segment the border into homogeneous zones according to topographic and infrastructural attributes. The fuzzy K-means clustering method was chosen for its ability to allow for a continuous approach to classification. With this method, an object can belong, with different degrees of membership, to multiple classes, which is a more realistic reflection of the natural world than discrete clustering, where each object can only belong to one class. However, the fuzzy K-means clustering method does have disadvantages, i.e. the user must determine the number of classes and the input parameters are required to be in continuous format. The second classification method, the Self-Organizing Map, is a type of artificial neural network and was chosen for its ability to automatically determine the number of classes and handle categorical data. The Self-Organizing Map is unique because it can transform high dimensional data into low dimensional display while preserving the topology and spatial distribution of the input parameters. The results of the two classification methods suggest that the fuzzy K-means classification is more effective than the Self-Organizing Map for this situation. However, more research is needed to determine the fit of these algorithms for particular spatial data classification tasks. The results obtained from this research provide an insight into the permeability of the border region of Carinthia, Slovenia, and Italy to pedestrian traffic and can be potentially useful for decision making processes for tourism development and road transportation management in that region. Furthermore, the approach presented in this article can be applied to other national borders to identify zones permeable to pedestrian traffic. 相似文献
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One of the potential applications of polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) data is the classification of land cover, such as forest canopies, vegetation, sea ice types, and urban areas. In contrast to single or dual polarized SAR systems, full polarimetric SAR systems provide more information about the physical and geometrical properties of the imaged area. This paper proposes a new Bayes risk function which can be minimized to obtain a Likelihood Ratio (LR) for the supervised classification of polarimetric SAR data. The derived Bayes risk function is based on the complex Wishart distribution. Furthermore, a new spatial criterion is incorporated with the LR classification process to produce more homogeneous classes. The application for Arctic sea ice mapping shows that the LR and the proposed spatial criterion are able to provide promising classification results. Comparison with classification results based on the Wishart classifier, the Wishart Likelihood Ratio Test Statistic (WLRTS) proposed by Conradsen et al. (2003) and the Expectation Maximization with Probabilistic Label Relaxation (EMPLR) algorithm are presented. High overall classification accuracy of selected study areas which reaches 97.8% using the LR is obtained. Combining the derived spatial criterion with the LR can improve the overall classification accuracy to reach 99.9%. In this study, fully polarimetric C-band RADARSAT-2 data collected over Franklin Bay, Canadian Arctic, is used. 相似文献
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GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法 总被引：5，自引：3，他引：2
国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。 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