基于光譜信息的高光譜圖像目標(biāo)識(shí)別方法的研究.pdf

1、高光譜圖像作為一種新型遙感數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)處理方法已成為目前遙感圖象處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，并被廣泛應(yīng)用在軍用、民用各個(gè)方面。高光譜圖像眾多的波段、較高的光譜分辨率和豐富的光譜信息使得對(duì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)有效區(qū)分和辨識(shí)成為可能。因此，研究如何充分挖掘高光譜圖像中蘊(yùn)藏的光譜信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的準(zhǔn)確識(shí)別，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　高光譜圖像相對(duì)于傳統(tǒng)光學(xué)圖像和多光譜遙感圖像的優(yōu)勢(shì)，除了具有空間信息之外還具有豐富的光譜信息，本文首先介紹了高

2、光譜圖像的成像機(jī)理，然后以礦物和植被兩種常見(jiàn)地物為例分別討論了高光譜圖像對(duì)于它們的具體運(yùn)用，較高的光譜分辨率使它們一些關(guān)鍵的特征得以保持。此外高光譜圖像自20世紀(jì)80年代提出以來(lái)，針對(duì)各個(gè)應(yīng)用提出了很多信息處理的方法，因此如何對(duì)這些方法進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)也是必須要研究的問(wèn)題。本文引入了“高光譜圖像效能”的概念，針對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別，系統(tǒng)論述了幾種常用的效能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。
　　本文從光譜波形匹配和光譜特征參數(shù)兩個(gè)角度出發(fā)，利用光譜信息來(lái)對(duì)目

3、標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，在基于光譜波形匹配的高光譜目標(biāo)識(shí)別算法的研究中，首先論述了幾種典型的算法。然后具體分析了光譜角匹配的缺陷，構(gòu)建新的組合光譜識(shí)別算子，該算子克服了傳統(tǒng)光譜角匹配算子和光譜信息散度算子的弊端，使二者信息互補(bǔ)，綜合發(fā)揮它們的優(yōu)勢(shì)。最后，利用AVIRIS San Diego Airport高光譜圖像對(duì)典型算法和改進(jìn)算法做對(duì)比實(shí)驗(yàn)，利用ROC曲線和SUM標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其進(jìn)行效能評(píng)估，實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)算法可以改善識(shí)別效果。
　　在基于光譜特征

4、的精細(xì)目標(biāo)識(shí)別研究中，本文首先介紹了光譜特征的概念和幾種常用的光譜吸收特征，并利用這些特征對(duì)高光譜圖像中的精細(xì)目標(biāo)做到較好的區(qū)分。同時(shí)，本文從廣義的光譜特征出發(fā)，利用光譜導(dǎo)數(shù)對(duì)光譜橫軸變化敏感的優(yōu)勢(shì)，提出了一種基于光譜反射率和光譜導(dǎo)數(shù)信息融合識(shí)別的方法，對(duì)精細(xì)目標(biāo)起到較為理想的識(shí)別效果。
　　最后本文在理論研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)高光譜圖像的處理系統(tǒng)需要具有數(shù)據(jù)吞吐率高、處理速度快及存儲(chǔ)量大等特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了一套以 DSP和FPGA為核