高光谱矿物波谱特征盲提取及目标检测研究

发布时间：2017-11-17 02:01

本文关键词：高光谱矿物波谱特征盲提取及目标检测研究

【摘要】：目标检测是一种将图像分为目标和背景的二分类问题,在高光谱遥感中,借助其丰富的地物信息,将感兴趣的目标检测出来为研究所用,所以高光谱目标检测技术在军事侦察,岩矿识别,环境监测等领域有着广泛应用。特别是在岩矿识别中,高光谱目标检测作为一种新的检测识别技术,与传统矿物识别相比,具有独特的光谱优势,可以准确而且快速的进行大范围地区的地质填图。另一方面,使用高光谱遥感影像可以分类和识别人类无法到达的地区的地物,为新地区探测提供数据资料。但地物光谱存在异物同谱,同物多谱的现象,而且目标易存在于亚像元中,光谱信息呈现弱小状态,加之高光谱具有高维数,为目标检测的准确性带来一系列困难。本文在概述了线性混合模型以及现阶段矿物波谱分析方法的基础上,探讨了基于均方协预测误差的盲源提取方法(Blind Source Extraction Based On Mean Square Cross Prediction Error,MSCPE_BSE)在矿物检测中的效果。论文主要研究工作如下:首先系统地介绍了高光谱目标检测技术,矿物检测技术和盲信号处理技术的发展现状,重点介绍了约束能量最小化(Constrained Energy Minimization,CEM),自适应余弦估计(Adaptive Coherence Estimator,ACE)等部分经典的目标检测算法,同时分析了MSCPE_BSE的理论基础与实现过程,经仿真实验验证,与经典算法检测结果对比,MSCPE_BSE具有良好的检测效果。其次提出了一种基于子空间的MSCPE-BSE的亚像元目标检测方法。该方法与MSCPE_BSE相比,探测值由正交投影算子得到而非检测信号与目标光谱之间的相关系数。同时引入子空间思想,通过移动子空间来确定目标的位置,进而在包含目标的子空间中实行更深入的研究;缩小范围,减少数据量,提升检测的效率。通过Matlab仿真实验验证,相比于经典检测方法,该方法能较精确的检测出目标的位置,展现较好的检测性能。最后将上述提出的方法与经典检测方法运用到矿物检测当中,并通过检测结果图与虚警率,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线等评价指标,定性与定量地评价了这些方法的性能。实验结果证明,基于子空间的MSCPE-BSE方法能够在包含相似度较高矿物的混合光谱数据中检测出目标矿物,且虚警较少,检测性能有所提高。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751

【参考文献】

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