基于高光谱图像的多源遥感图像融合研究

发布时间：2021-12-23 01:50

　　由于高光谱遥感图像具有精细、丰富且连续的光谱曲线,能够表征地物的特有属性,因此在灾害检测、森林监管、城市规划与建设、农业估产等多个领域具有广阔的应用前景。但是高光谱图像空间分辨率不高,存在光谱混叠以及“异物同谱”等现象,严重影响了复杂场景中的地物分类精度。高光谱与其他源遥感图像具有丰富的互补与冗余信息,充分利用这些信息可以提高智能处理算法的性能,更好地服务于各种应用。然而目前基于高光谱图像的多源图像融合仍存在诸多问题:对于高光谱与全色图像融合,如何解决融合模型中端元子空间提取不准确的问题;对于高光谱图像与激光雷达图像融合,如何在复杂场景中进行样本标定,如何提取空间特征,如何运用空间-光谱-高度信息提高地物分类精度,即设计融合框架。针对上述问题,本文探索了高光谱解混模型与高光谱全色锐化模型的组合效果,以提取更准确的高光谱端元子空间;在高光谱与激光雷达图像融合中,研究了基于多源遥感图像的样本标定、空间特征提取和融合框架设计,并通过多组真实的遥感数据来评价所提出的方法。论文的主要创新性工作如下:（1）针对航天高光谱图像空间分辨率低的问题,本文提出了一种利用高光谱稀疏解混模型与高光谱全色锐化模... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：133 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

多源遥感

多源遥感

高光谱图像的特点

【参考文献】：
期刊论文
[1]Urban Expansion in China Based on Remote Sensing Technology:A Review[J]. ZHANG Zengxiang,LIU Fang,ZHAO Xiaoli,WANG Xiao,SHI Lifeng,XU Jinyong,YU Sisi,WEN Qingke,ZUO Lijun,YI Ling,HU Shunguang,LIU Bin.  Chinese Geographical Science. 2018(05)



本文编号：3547539