波段选择协同表达高光谱异常探测算法     

朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  相似文献   

Cotton canopy reflectance under variable solar zenith angles: Implications of use in evapotranspiration models     

Christopher M. U. Neale  Maria P. Gonzalez-Dugo  Angelica Serrano-Perez  Isidro Campos  Luciano Mateos 《水文研究》2021,35(6):e14162

Evapotranspiration (ET) is an important parameter in hydrologic processes and modelling. In agricultural watersheds with competing uses of fresh water including irrigated agriculture, estimating crop evapotranspiration (ET_c) accurately is critical for improving irrigation system and basin water management. The use of remote sensing-based basal crop coefficients is becoming a common method for estimating crop evapotranspiration for multiple crops over large areas. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), based on reflectance in the red and near-infrared bands, are commonly used for this purpose. In this paper, we examine the effects of row crop orientation and soil background darkening due to shading and soil surface wetness on these two vegetation indices through modelling, coupled with a field experiment where canopy reflectance of a cotton crop at different solar zenith angles, was measured with a portable radiometer. The results show that the NDVI is significantly more affected than the SAVI by background shading and soil surface wetness, especially in north–south oriented rows at higher latitudes and could lead to a potential overestimation of crop evapotranspiration and irrigation water demand if used for basal crop coefficient estimation. Relationships between the analysed vegetation indices and canopy biophysical parameters such as crop height, fraction of cover and leaf area index also were developed for both indices.  相似文献   

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法     

魏立飞  余铭  钟燕飞  袁自然  黄灿 《测绘学报》2020,49(3):343-354

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   

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法     

张亚平  张宇  杨楠  罗晓  罗谦 《测绘通报》2019,(12):60-64

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题，集成Lanczos算法与谱聚类算法，探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性，提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法；通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果，发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物，且分类的速度能得到较大提升。  相似文献   

顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法     

沈宇臻  官云兰  杨禄  刘承承  严小芳 《测绘通报》2019,(6):24-28

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息，导致分类效果不太理想。本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法。首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取；然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征；最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类。结果表明，本文方法能有效地提高分类精度，而且具有较强的稳健性。  相似文献   

结合空间信息选取最优端元组合的混合像元分解     

徐君  王彩玲 《测绘通报》2019,(7):6-11

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   

高光谱图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法     

宋广钦  杜正舜  贺智 《测绘通报》2019,(4):43-48

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   

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算     

余果  付东洋  刘大召  刘贝  廖珊  王立安  张小龙 《海洋科学》2018,42(9):73-80

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。  相似文献   

山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展   总被引：2，自引：0，他引：2  

江海英  贾坤  赵祥  魏香琴  王冰  姚云军  张晓通  江波 《遥感学报》2020,24(12):1433-1449

叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数，在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段，当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到，但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响，导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响，其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法，综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展，总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题，并讨论了未来研究的发展趋势。  相似文献   

水面菲涅尔反射对~761 nm叶绿素荧光估算的影响     

温颜沙  邓建明  毛志华  石静  周杨  鲁婷  陆应诚 《遥感学报》2018,22(3):424-431

叶绿素荧光是光合作用的有效探针,可用于海洋浮游植物的监测与定量评估。太阳诱导叶绿素荧光覆盖可见光—近红外650—800 nm,在～685 nm与～740 nm表现出两个形态不同的荧光峰特征。基于～685 nm荧光峰的叶绿素浓度反演算法较为成熟,但在高悬浮物和高叶绿素浓度的水体中,算法的有效性不足。基于叶绿素荧光在氧气吸收谱段(O2-A)的填充作用,水体遥感反射率光谱～761 nm峰值中包含有太阳诱导叶绿素荧光信号,能用于水体叶绿素浓度的估算,但该反射峰形态特征还取决于传感器的光谱分辨率。本研究基于不同光谱分辨率的大气吸收谱线特征,模拟了水体遥感反射率光谱(750—775 nm)上太阳诱导叶绿素荧光的信号响应特征;分析了利用遥感反射率(～761 nm)计算叶绿素荧光的原理,阐明了不同光谱分辨率条件下水体叶绿素荧光信号在反射光谱上的形态变化规律。采用水面以上测量法获取的离水光谱辐亮度,包含了水面的菲涅尔反射信号,由于真实的菲涅尔系数难以准确测量,这给基于～761 nm处遥感反射率峰值的荧光信号估算带来不确定性影响。研究表明,假定菲涅尔系数为0时,虽然～761 nm叶绿素荧光信号与其浓度具有较好的线性统计关系,但却带来较大的不确定性;这种不确定的影响,在低浓度叶绿素水体中表现明显,在高浓度叶绿素水体中,影响相对较小;准确估算菲涅尔系数,有助于减少这种不确定性影响。对基于遥感反射率～761 nm叶绿素荧光信号的深入探讨,将能推动未来水体叶绿素荧光的识别与利用。  相似文献