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传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
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波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。 相似文献
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高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。 相似文献
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为利用高分辨率遥感影像实现大面积的枯死松树监测,本研究通过测量不同程度的枯死和健康松针的光谱曲线,结合GF-2遥感影像的波段范围分析其光谱特征与敏感波段,并借助28种光谱指数探究区分健康松树与枯死松树的适宜光谱指数。结果表明:近红外波段(欧氏距离为118.16)是识别枯死松树的最敏感波段。文中使用的28种光谱指数除R_(gre)-R_(blue)、R_(blue)/R_(nir)+R_(gre)、R_(blue)/R_(nir)+R_(red)、R_(blue)/R_(gre)、(R_(blue)-R_(gre))/(R_(gre)+R_(blue))和R_(blue)/R_(red)+R_(gre)这6种光谱指数外,其余22种光谱指数的J-M距离均超过1.90,表现出很好的光谱可分性。研究结果可为构建适用于GF-2遥感影像进行枯死松树监测的植被指数提供理论基础。 相似文献
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《北京测绘》2019,(12)
近年来,摄影测量技术发展迅猛,特别是低空航空摄影平台的出现,很好地弥补了传统卫星遥感、常规航空摄影测量在时效性、灵活性方面的不足。借助低空摄影的光学优势能够获取传统航空摄影和卫星遥感无法比拟的高分辨率影像,可以实现航空摄影测量大比例尺成图的目标。符合低空航空摄影的成像系统,发展较为滞后。现有很多低空航摄影测量平台普遍搭载单个普通数码相机进行航空摄影,存在航空摄影数据采集效率低、有效数据量小、数据处理难度高以及成图精度不高等问题;再有,传统的航空摄影测量相机及国内外成熟的组合宽幅航空相机系统又缺乏进行低空航空摄影测量应用的客观基础。研究适合于低空航空摄影的成像系统对于低空航测应用发展非常关键,是解决低空航测现存问题的一个有效途径。低空航测成像系统目前最主要的问题是数据的获取效率和精度,根本原因在于相机像幅以及视场角大小的问题。解决这一问题的根本途径是研究适合于低空航空摄影的宽幅面、宽视场角相机系统。对于数字相机而言,像幅受材料以及制造工艺限制,视场角受光学镜头的光学性能限制,很难有所突破。但是数字相机影像的可拼接性提供了另外一种可能途径,即多传感器组合成像,利用多个小像幅相机构造拼接成一个近似单中心投影的宽幅面航空相机,从而提高影像像幅和视场角,达到宽幅面大视场成像的目的。本文主要研究工作如下:(1)研究了低空航空摄影的光学理论基础。系统分析了低空航空摄影光学条件,结合光度学理论详细论述了低空航空摄影光度学优势,以及单镜头成像系统低空宽视场成像的劣势,阐述了利用组合成像技术来实现低空宽角成像的必要性和可行性。系统总结了当前摄影成像相机系统的发展现状,归纳了现有组合成像系统的特点和优势,分析了利用组合成像技术来提高影像像幅和视场角数学原理。在对比分析现有组合相机几何构造、成像单元数量、拼接模型的基础上,确定了利用五个数码相机采用组合成像技术来构造组合宽角低空航测相机的研究目标。(2)研究了基于地面三维检校场的低空组合宽角相机的静态误差高精度检校方法。理论推导了低空组合宽角相机的几何成像数学模型,定义了相机之间以及虚拟影像空间坐标系统,建立了各个独立光学结构(子相机)之间,及其与虚拟影像之间的严格几何数学模型。理论分析了组合宽角相机几何成像数学模型误差,将其归纳为地面静态误差和飞行动态误差两个部分。并研究了利用地面三维检校场来实现其静态误差的几何标定。静态误差几何标定主要包括单相机几何畸变误差的高精度标定和组合相机联合空间关系标定两个内容,详细论述了其算法原理和实现过程,最后通过实验结果分析了其精度和可靠性。(3)研究了基于影像全部像元参加的低空组合宽角相机飞行动态误差自检校模型求解与全局优化方法。自检校的目的是对相机飞行过程中由于系统和环境变化等因素导致的动态误差进行补偿。首先,理论推导了本文采用的自检校联合平差数学模型,该模型顾及了飞行过程中可能导致的相机系统间的空间位置和姿态的微小变化,将这种微小变化的检测转换为重叠区影像的视差值。其次,论述了利用重叠区匹配同名点求解自检校模型参数的基本原理和方法,并结合本文组合宽角相机特点,设计了一种影像快速匹配策略,进而实现自检校模型求解;在此基础上,通过对影像匹配性能的分析,以及基于特征点匹配来求解自检校联合平差模型存在的局部最优问题,提出了一种影像重叠区全部像元参加的几何匹配方法来实现对自检校模型求解的全局优化算法,对算法思想和原理以及求解过程进行了详细论述。最后通过对比实验分析了自检校模型求解的精度,验证了算法的有效性。(4)研究了宽角相机与稳定平台的集成。分析了稳定成像对于低空航空摄影成像质量和数据处理精度的影响,指出稳定成像对于组合宽角低空航测相机的重要意义。首先,理论分析了低空飞行平台的不稳定对于低空航空影像光学和几何性能的影响,以及飞行平台不稳定导致的影像质量下降、数据处理难度增大、处理精度降低等问题;其次,介绍了一种适用于无人飞艇等飞行器的三轴稳定平台结构及其控制原理,并通过对比试验来分析稳定成像对于低空航测精度的影响,指出了低空稳定成像对于低空组合宽角相机系统数据获取和处理的重要意义。(5)通过具体的航空摄影工程实例阐述了利用低空组合宽角相机进行航空摄影作业的数据处理实际流程,并分析了不同类型地形数据自检校拼接的精度分布,展示了其相关数据产品成果情况,结合影像空三处理结果分析了其精度。实验结果反映了组合宽角低空航测相机的作业能力。 相似文献