基于蚁群优化算法的遥感器波段设置探究

发布时间：2017-09-19 22:50

  本文关键词：基于蚁群优化算法的遥感器波段设置探究

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【摘要】：卫星载荷研制发射后其光谱和空间观测模式固定,无法根据复杂地表的多样化需求进行实时灵活调整,且目前遥感器波段设置尚不完善还存在优化空间。引进基于蚁群优化算法的波段选择方法(Ant Colony Optimization-based Band Selection,ACOBS),结合北美区域33景AVIRIS航空高光谱图像,开展了不同区域、不同地表覆盖类型的高光谱波段优选研究,发现各地表类型优选波段组合存在一定差异,其中4波段组合中红光、近红外波段为2个共同入选波段,6波段组合中绿光、红光、短波红外波段为3个共有波段,8波段组合中紫光、绿光、红光、红边、近红外1、近红外2、短波红外1、短波红外2为8个共有入选波段,其他入选波段与地表覆盖类型有关。在此基础上,进一步开展了多光谱卫星波段设置评价研究,发现:4波段优化方案中,绿光、红光、近红外波段1(770~895nm)、近红外波段2(900~1 350nm)为最优波段组合;6波段优化方案中,绿、红、红边、近红外1(770~895nm)、近红外2(900~1 350nm)、短波红外1(1 560~1 660nm)为最优波段组合;8波段优化方案中,蓝、绿、红、红边、近红外1(770~895nm)、近红外2(900~1 350nm)、短波红外1(1 560~1 660nm)和短波红外2(2 100~2 300nm)为最优波段组合。研究结果表明Landsat TM/OLI、SPOT等陆地资源遥感器波段设置还存在一定优化调整空间,特别是红边波段在目前传感器波段设置中没有得到足够重视。
【作者单位】： 西安科技大学测绘科学与技术学院;中国科学院遥感与数字地球研究所;
【关键词】： 波段设置 蚁群优化算法 波段选择 高光谱数据
【基金】：国家自然科学基金项目“中国科学院新型对地观测系统科技创新交叉合作团队”(41325004) 国家科技支撑计划课题(2013BAC03B02)
【分类号】：TP73;TP18
【正文快照】： 2.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094)1引言进入21世纪,对地观测技术在国民经济和国防建设中的作用越来越重要,“以应用为导向”和“天地一体化”的理念对对地观测系统提出了更高的要求。面对以TB级计的海量数据量和多样化的应用需求,我们面临着“数据既多又少”的矛

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1 王辉;向东;段广洪;;基于蚁群算法的产品拆卸序列规划研究[J];计算机集成制造系统;2006年09期

2 ;[J];;年期

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本文编号：884390