基于模糊主成分分析的多光譜遙感圖像增強(qiáng)方法研究.pdf

1、遙感技術(shù)的發(fā)展，揭開了人類從外層空間觀測地球、探測宇宙空間的序幕，為我們認(rèn)識(shí)國土、開發(fā)資源、研究環(huán)境、分析全球變化找到了新的途徑。遙感數(shù)字圖像處理是計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)與遙感圖像分析技術(shù)結(jié)合而形成的一門新興學(xué)科。遙感數(shù)字圖像處理技術(shù)的出現(xiàn)，從根本上改變了傳統(tǒng)遙感圖像的處理方式與識(shí)別方式，為遙感技術(shù)系統(tǒng)的完善，實(shí)現(xiàn)對地高效、快速識(shí)別以及多源信息的數(shù)字化融合處理創(chuàng)造了良好的條件。 由于應(yīng)用分波段量測地物的輻射波譜能量，使影像的可分

2、辨性大大增加。但因人眼對亮度缺乏絕對值的概念，不能很好地根據(jù)每個(gè)波段的亮度值特征識(shí)別地物。同時(shí)，遙感影像的不同波段之間往往存在著很高的相關(guān)性，從直觀上看，就是不同波段的影像很相似。因而從提取有用信息的角度考慮，有相當(dāng)一大部分?jǐn)?shù)據(jù)是多余和重復(fù)的。K-L(Karhunen-Loeve)變換也稱主成分分析或主分量分析，是在統(tǒng)計(jì)特征基礎(chǔ)上的多維(如多波段)正交線性變換；它也是遙感圖像增強(qiáng)和信息提取中用得最多的線性變換。 然而，經(jīng)典主成分

3、分析與其它的多元統(tǒng)計(jì)分析方法一樣，它對極端值及缺失值非常的敏感，而極端值與缺失數(shù)據(jù)會(huì)帶來殘缺或錯(cuò)誤的分析結(jié)果。同時(shí)，遙感影像的像元所包含的光譜信息往往是多種地物目標(biāo)的綜合反映，從而具有模糊性。而模糊理論(fuzzytheory)是處理模糊性(暖昧性)的理論的總稱，它為解決這類問題提供了其他理論所不能勝任的數(shù)學(xué)工具。所以，針對經(jīng)典主成分分析(K-L變換)的缺點(diǎn)和遙感數(shù)據(jù)的不確定性等特點(diǎn)，本課題提出了模糊均值、模糊離差、模糊方差、模糊協(xié)方差

4、及模糊相關(guān)系數(shù)的概念，并將其引入經(jīng)典主成分分析中，從而提出了基于模糊統(tǒng)計(jì)學(xué)的模糊主成分分析。 本課題是以中國科學(xué)院東北地理研究所長春市活動(dòng)斷層高分辨率遙感圖像處理和解譯項(xiàng)目為依托。憑借此項(xiàng)目提供的多光譜遙感圖像進(jìn)行分析。把模糊統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)應(yīng)用到主成分變換中，使模糊集參與決策分析，有效的抑制了噪聲，突出了主要信息，提高了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。最后，針對地物波譜特性，進(jìn)行了假彩色合成，充分的擴(kuò)大地物間的差異，提高了地物的判議效果