引入空间信息的高光谱目标探测算法研究

发布时间：2017-04-03 21:15

  本文关键词：引入空间信息的高光谱目标探测算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域,它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获得连续性的地物诊断性光谱特征,为地物精细目标探测提供了可靠的手段。然而,由于高光谱遥感图像在空间分辨率上往往低于同成像条件下的多光谱图像,使得感兴趣目标在图像中常常表现为几个像元或者亚像元形式,这为利用高光谱遥感直接进行目标探测带来了困难。本文在传统高光谱遥感目标探测算法的基础上,利用空间维信息对高光谱遥感光谱维目标探测加以约束,设计并实现了引入空间信息的高光谱目标探测算法改进。在此基础上,本文通过结合逐波段实时目标探测方法,对引入空间信息的逐波段实时空谱异常探测算法进行了探索。本文工作和得到的结论如下:(1)本文系统研究了高光谱遥感目标探测物理基础以及关键问题,对现有主流高光谱遥感目标探测算法进行了机理性的分析,并分别以无噪声和模拟噪声两种方式设计实验对不同原理的算法进行性能的对比和评价。(2)本文所提出的引入空间信息的目标探测算法能够去除目标像元在背景分布模型估计时全局统计中的影响,使得背景模型统计更精确,进而在目标探测时达到更好的背景抑制效果,提高了传统光谱维目标探测算法的精度;并且由于空间先验信息的引入,能够使得异常探测算法在一定程度上具备区分普通异常和感兴趣目标的能力,有效减少了探测中的虚警率,使用于特定类型目标预警的异常目标探测更具有针对性,有助于高光谱异常探测在实际应用中的进一步推广。(3)逐波段实时空谱异常探测算法处理方式保留了原有算法的机理,在高光谱图像波段数一致时,与原有算法的探测结果一致。同时,实时空谱异常探测算法能够集成到硬件完成实时异常探测任务,可提高目标探测应用的时效性与探测结果处理的快速响应性。
【关键词】：高光谱 目标探测 空间信息 算法
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及研究意义9-12
• 1.1.1 高光谱遥感的发展9-10
• 1.1.2 高光谱遥感目标探测的重要性10-11
• 1.1.3 高光谱遥感目标探测中的空间信息11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 现有高光谱遥感目标探测算法研究12-14
• 1.2.2 基于空间信息的高光谱遥感目标探测14-16
• 1.3 研究内容及论文结构16-19
• 1.3.1 研究内容16-17
• 1.3.2 论文结构17-19
• 第2章 高光谱遥感目标探测基础概述19-25
• 2.1 物理基础19-20
• 2.2 高光谱遥感目标探测关键问题20-23
• 2.2.1 光谱不确定性问题20-21
• 2.2.2 数据降维和降噪处理21-22
• 2.2.3 光谱混合与亚像元问题22-23
• 2.3 目标探测算法评价23-25
• 2.3.1 ROC曲线23-24
• 2.3.2 信噪比24-25
• 第3章 现有高光谱遥感目标探测算法研究25-42
• 3.1 相似性度量模型25-26
• 3.2 概率统计模型26-27
• 3.3 线性混合模型27-30
• 3.4 目标探测算法对比实验分析30-41
• 3.4.1 实验数据30
• 3.4.2 噪声对光谱曲线的影响30-31
• 3.4.3 异常探测31-34
• 3.4.4 已知目标，，未知背景探测34-38
• 3.4.5 已知目标、已知背景探测38-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 引入空间信息的高光谱目标探测算法研究42-54
• 4.1 引入空间信息的目标探测算法43-45
• 4.2 引入空间信息的目标探测算法实验分析45-53
• 4.2.1 模拟数据实验45-48
• 4.2.2 真实图像验证实验48-50
• 4.2.3 抗噪声能力分析50-53
• 4.3 本章小结53-54
• 第5章 引入空间信息的实时异常探测算法研究54-61
• 5.1 逐波段实时探测算法55-56
• 5.2 逐波段实时探测算法实验分析56-60
• 5.2.1 模拟数据实验57-59
• 5.2.2 真实数据实验59-60
• 5.3 本章小结60-61
• 结论61-64
• 致谢64-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士学位期间取得学术成果70

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