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《哈尔滨工程大学》 2005年
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超光谱遥感图像降维及分类方法研究

刘春红  
【摘要】:超光谱遥感建立在电磁波谱理论、地学规律、电子技术、计算机技术及空间技术的基础上,作为一门独立的综合性新兴科学技术得以建立并迅速发展。由于超光谱遥感所特有的高光谱分辨率的性质,其潜在的可用性已受到广泛关注。针对多光谱图像人们已经研究了多种处理方法,技术趋于成熟,但是超光谱图像的数据量大、数据维高,使通常的多光谱图像处理方法对于超光谱图像的应用有较大的限制,因此探求适合于超光谱图像的处理方法是超光谱遥感应用必须优先研究的课题。本文从分析基本超光谱遥感图像处理理论和现有算法及相关学科理论、技术入手,重点研究了超光谱遥感图像的降维及分类方法,研究的主要内容和创新点如下: 1.深入研究了超光谱遥感图像的降维方法,将它们归结为波段选择、数据源划分、特征提取和融合等4类方法。在分析波段选择降维的诸方法基础之上,提出了一种新的超光谱遥感图像降维方法——自适应波段选择(ABS)。超光谱遥感图像各波段间存在高相关性和高冗余度,选择信息丰富的波段,不仅能够降低数据维数,而且可以大大地降低计算量,从信息处理实效性的角度来看,降维是有必要的。ABS方法充分考虑了各波段的空间相关性和谱间相关性大小,对数据集应用ABS方法后,将求出的各个波段指数值进行由大到小的排列,系统根据设定的阈值自适应地选择需要的波段。ABS方法是在考察图像整体特点之后对图像进行选择的,因此它克服了变换法改变图像的缺点,更有利于保持图像的原有特性。 2.研究了影响超光谱遥感图像分类精度的因素,将他们归结为5类:训练样本的数量、数据的维数、判别函数、假定的概率模型和类别可分性。其中类别可分性代表了数据集的自然特性并决定了分类器能够获得的最优性能。数据集的可分性好,就容易获得高的分类精度。类别可分性通常看作是内在和预先决定的,在其他4种因素都确定的条件下,类别可分性的研究就显得尤为重要。鉴于此,本文提出了利用高斯低通滤波提高类别可分性的方法,高斯低通滤波器对图像具有平滑作用,对于包含多像元同类物质的超光谱遥感图像来讲,该方法可以降低类内距离并提高类间距离,因此更有利于
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP751

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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2 林玉荣;王强;林玉娥;梁兴柱;;基于自适应加权的超光谱图像分类方法[J];光电子.激光;2011年06期
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4 徐秋;李娜;赵慧洁;李旭东;;基于光谱特征的自适应子空间波段选择方法[J];北京航空航天大学学报;2013年05期
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7 姚伏天;钱沄涛;;高斯过程及其在高光谱图像分类中的应用[J];智能系统学报;2011年05期
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 姚伏天;基于高斯过程的高光谱图像分类研究[D];浙江大学;2011年
2 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
3 王运;超光谱图像系统几何校正与图像配准方法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2011年
4 董延华;超光谱遥感图像处理关键技术研究[D];哈尔滨理工大学;2006年
5 刘汉湖;岩矿波谱数据分析与信息提取方法研究[D];成都理工大学;2008年
6 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马一薇;高光谱遥感图像融合技术与质量评价方法研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 章仲楚;面向对象的杭州西溪湿地遥感方法研究[D];浙江大学;2007年
3 杨国鹏;基于核方法的高光谱影像分类与特征提取[D];解放军信息工程大学;2007年
4 王新辉;面向对象的高分辨率影像香榧分布信息提取研究[D];浙江大学;2008年
5 刘烨;超光谱遥感路面状况检测的应用研究[D];西南交通大学;2008年
6 朱志球;基于数据融合的高光谱遥感图像分类研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
7 郭洪义;东昆仑纳赤台地区高光谱遥感岩矿填图研究[D];成都理工大学;2009年
8 王鑫禄;城市高光谱数据的频谱空间分类方法研究[D];吉林大学;2010年
9 周斯斯;谱聚类维数约简算法研究与应用[D];西安电子科技大学;2010年
10 马莉;基于FSVM的高光谱遥感影像分类算法研究[D];河南大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 骆剑承,王钦敏,马江洪,周成虎,梁怡;遥感图像最大似然分类方法的EM改进算法[J];测绘学报;2002年03期
2 周前祥,敬忠良;高光谱遥感图像联合加权随机分类器的设计与应用[J];测绘学报;2004年03期
3 王青华,王润生,郭小方;高光谱遥感技术在岩石识别中的应用[J];国土资源遥感;2000年04期
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5 耿修瑞,张霞,陈正超,张兵,郑兰芬,童庆禧;一种基于空间连续性的高光谱图像分类方法[J];红外与毫米波学报;2004年04期
6 孙立新;高文;;基于粗糙集的遥感优化分类波段选择[J];模式识别与人工智能;2000年02期
7 全海英,杨源,张懿,宋宁华,郭树旭;一种基于第二代小波变换的图像融合算法[J];系统工程与电子技术;2001年05期
8 计忠瑛,相里斌,王忠厚,黄袁;干涉型超光谱成像仪的星上定标技术研究[J];遥感技术与应用;2004年04期
9 闵祥军;朱永豪;田庆久;王红梅;;MAIS成象光谱仪飞行定标和反射率反演[J];遥感学报;1997年03期
10 邵晖,王建宇,薛永祺;推帚式超光谱成像仪(PHI)关键技术[J];遥感学报;1998年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 王陆林;刘贵如;蒋朝根;;基于WLAN的嵌入式视频监控系统的研究与设计[J];安防科技;2008年05期
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5 高湘萍;吴小培;沈谦;;基于脑电的意识活动特征提取与识别[J];安徽大学学报(自然科学版);2006年02期
6 葛伟;;基于MAPGIS的土地资源人机交互遥感解译方法研究[J];安徽农学通报;2008年07期
7 陈军;王洪仁;;基于高光谱红边参数的棉花冠层覆盖度提取研究[J];安徽农学通报(上半月刊);2009年09期
8 刘占宇;周湾;张莉丽;;入侵植物加拿大一枝黄花的高光谱特性研究[J];安徽农学通报(上半月刊);2011年07期
9 王家强;柳维扬;吕双庆;;遥感技术在棉花氮素营养诊断上的应用[J];安徽农业科学;2006年22期
10 吴凤凰;;模式识别在植物叶片识别中的应用[J];安徽农业科学;2007年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 汪震;洪津;张冬英;罗军;;液晶可调谐滤光片在遥感探测中的应用研究[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年
2 黄丽虹;王龙波;;基于环境卫星的北部湾地区遥感影像制作及影像入库应用研究[A];全国测绘科技信息网中南分网第二十五次学术交流会论文集[C];2011年
3 王继;王训霞;;利用Landsat5 TM6数据进行城市热岛效应分析[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
4 于瑞宏;朱超;刘廷玺;;遥感技术在湖泊水体提取中的应用和展望[A];全国水资源合理配置与优化调度及水环境污染防治技术专刊[C];2011年
5 马振猛;杨远超;;遥感技术在城市扩展监测中的应用[A];转型与重构——2011中国城市规划年会论文集[C];2011年
6 谢锋;潘明忠;亓洪兴;徐卫明;张雷;舒嵘;戴宁;薛永祺;;支持农业遥感数据产品开发与验证的相关技术进展[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[C];2009年
7 龚绍琦;王鑫;沈润平;刘振波;李云梅;;滨海盐土重金属高光谱遥感研究[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[C];2009年
8 陈刚;邓文胜;王丽亚;;基于TM影像的武汉市东湖风景区LUCC分析[A];全国国土资源与环境遥感应用技术研讨会论文集[C];2009年
9 陈刚;邓文胜;王丽亚;;遥感技术在城市湖泊演变研究中的应用[A];全国国土资源与环境遥感应用技术研讨会论文集[C];2009年
10 王斐斐;魏建兵;文雅;吴志峰;;遥感湿地信息提取方法研究评述[A];全国国土资源与环境遥感应用技术研讨会论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 林颖;基于水平集方法的图像分割关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 任广波;基于半监督学习的遥感影像分类技术研究[D];中国海洋大学;2010年
3 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
4 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
5 陈春雷;多尺度林业遥感数据融合技术的应用研究[D];北京林业大学;2011年
6 郑光辉;江苏部分地区土壤属性高光谱定量估算研究[D];南京大学;2011年
7 姚伏天;基于高斯过程的高光谱图像分类研究[D];浙江大学;2011年
8 邓睿;多源遥感数据和GIS支持下的台风影响研究[D];浙江大学;2010年
9 李爱民;基于遥感影像的城市建成区扩张与用地规模研究[D];解放军信息工程大学;2009年
10 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李硕;基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D];华中农业大学;2010年
2 马浩;基于土地适宜性评价的三峡库区防护林类型空间优化配置[D];华中农业大学;2010年
3 郭方方;内蒙古太仆寺旗沙子沟钼矿床地质特征[D];河南理工大学;2010年
4 胡红;矿区植物胁迫作用与遥感信息提取[D];山东科技大学;2010年
5 张宗营;SAR影像配准方法研究[D];山东科技大学;2010年
6 张明军;基于小波包最优树的图像融合技术研究[D];山东科技大学;2010年
7 张京钊;基于LUCC与RS/GIS的济南市生态安全评价[D];山东科技大学;2010年
8 王文栋;GEP及SVM融合的分类技术研究[D];广西师范学院;2010年
9 张波;基于提升小波变换的框架结构损伤检测[D];郑州大学;2010年
10 侯洪升;基于SPOT5高分辨率影像的城市新增建设用地监测研究[D];山东农业大学;2009年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 葛志军;傅理;;国内外温室产业发展现状与研究进展[J];安徽农业科学;2008年35期
2 梁继;王建;;Hyperion高光谱影像的分析与处理[J];冰川冻土;2009年02期
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4 刘军;赵海英;;基于误差预处理技术的纯方位目标跟踪方法[J];兵工自动化;2006年01期
5 张俊;王宝山;吕宝庆;;面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应研究[J];北京测绘;2010年01期
6 秦其明,陆荣建;分形与神经网络方法在卫星数字图像分类中的应用[J];北京大学学报(自然科学版);2000年06期
7 吴涛;杜刚;刘晓彦;韩汝琦;;基于遗传算法的半导体器件模型参数提取[J];北京大学学报(自然科学版);2007年05期
8 李擎;冯金玲;柳延领;周洲;尹怡欣;;自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用[J];北京科技大学学报;2008年03期
9 崔岩梅,倪国强,钟堰利,王毅,钮永胜;利用统计特性进行图像融合效果分析及评价[J];北京理工大学学报;2000年01期
10 高岩;遗传算法及神经网络在锅炉负荷优化分配中的应用[J];北京理工大学学报;2005年11期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈霄;DNA遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
2 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
3 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
4 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
5 刘伟东;高光谱遥感土壤信息提取与挖掘研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
6 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
7 张兵;时空信息辅助下的高光谱数据挖掘[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
8 黄慧萍;面向对象影像分析中的尺度问题研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
9 刘正军;高维遥感数据土地覆盖特征提取与分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
10 张连蓬;基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究[D];山东科技大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 姚轩;超低能耗日光温室保温性能及其节能效果研究[D];太原理工大学;2011年
2 陈鹏;遗传算法的改进及在调度优化中的应用研究[D];中国地质大学;2011年
3 孙丽娟;基于支持向量机的高光谱图像分类技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
4 白继伟;基于高光谱数据库的光谱匹配技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
5 施拥军;森林遥感分类技术研究——以浙西北山区为例[D];浙江大学;2003年
6 董广军;高光谱与高空间分辨率遥感信息融合技术研究[D];解放军信息工程大学;2004年
7 杨金红;高光谱遥感数据最佳波段选择方法研究[D];南京信息工程大学;2005年
8 张倩;基于决策树方法的航空高光谱遥感土地覆盖分类研究[D];山东科技大学;2005年
9 刘丽;多源遥感图像像素级融合方法研究[D];湖南大学;2005年
10 张东水;闽江口湿地时空演变遥感解析与GIS分析[D];福建农林大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 周欣;吴瑛;;核Fisher判别分析在数字信号分类中的应用[J];北京邮电大学学报;2011年01期
2 杨国鹏;余旭初;冯伍法;刘伟;陈伟;;高光谱遥感技术的发展与应用现状[J];测绘通报;2008年10期
3 杨国鹏;余旭初;周欣;张鹏强;;基于相关向量机的高光谱影像分类研究[J];测绘学报;2010年06期
4 赵艳珍;赖增先;甘宇亮;赵云华;;城市框架数据的更新模式及应用研究[J];测绘信息与工程;2008年03期
5 高炳浩;;基于遥感影像数据的土地利用动态监测[J];测绘与空间地理信息;2009年03期
6 张学儒;刘林山;张镱锂;张继平;聂勇;张华;;基于ENVI ZOOM面向对象的高海拔灌丛植被提取——以定日县为例[J];地理与地理信息科学;2010年04期
7 周欣;秦晓东;吴瑛;;稀疏贝叶斯模型和相关向量机在信号识别中的应用[J];电路与系统学报;2011年06期
8 严海英;;基于对象的城市绿地信息提取技术的研究[J];地理空间信息;2008年02期
9 黄立贤;沈志学;;高光谱遥感图像的监督分类[J];地理空间信息;2011年05期
10 杨国鹏;周欣;余旭初;陈伟;;基于相关向量机的高光谱影像混合像元分解[J];电子学报;2010年12期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 高炳浩;曲会霞;;基于遥感影像数据的土地动态监测[A];吉林省测绘学会2008年学术年会论文集(下)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 石媛媛;基于数字图像的水稻氮磷钾营养诊断与建模研究[D];浙江大学;2011年
2 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
3 刘小芳;基于核理论的遥感图像分类方法研究[D];电子科技大学;2011年
4 韦玮;基于多角度高光谱CHRIS数据的湿地信息提取技术研究[D];中国林业科学研究院;2011年
5 王小明;基于信息技术的枫桥香榧生境特征分析与适宜性评价[D];浙江大学;2010年
6 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
7 叶成名;基于高光谱遥感的青藏高原岩矿信息提取方法与应用研究[D];成都理工大学;2011年
8 林娜;高光谱遥感岩矿特征提取与分类方法研究[D];成都理工大学;2011年
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10 罗艳云;基于遥感与地表特性的鄂尔多斯高原北部地貌和覆沙厚度的辨识方法[D];内蒙古农业大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邓禄群;高光谱图像类别信息相关技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 胡春梅;基于数据源优化的高光谱图像异常检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 张紫程;Hyperion高光谱遥感在东昆仑东大滩地区找矿中的应用[D];中国地质大学(北京);2011年
5 张洋洋;基于HJ1-A影像的高光谱混合像元分解技术及应用的研究[D];山东师范大学;2011年
6 龙娟;基于光谱特征分析的野鸭湖湿地典型植物信息提取方法研究[D];首都师范大学;2011年
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【二级参考文献】
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5 马文坡;对地观测旋转扫描辐射计星上定标系统设计[J];航天返回与遥感;1998年01期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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6 刘春红;超光谱遥感图像降维及分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
7 柯丽;基于小波变换的空间遥感图像实时压缩方法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2005年
8 王永昌;云台山区森林立地分类与植被恢复技术研究[D];南京林业大学;2006年
9 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
10 胡俊华;图象局部不变特征及其应用研究[D];中国科学技术大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 丁海玲;基于JPEG2000的高速遥感图像实时压缩仿真系统研究[D];中国科学院研究生院(空间科学与应用研究中心);2005年
2 陈光;遥感图像中建筑物识别与变化检测[D];南京理工大学;2005年
3 仇大海;3S技术在第二次全国土地调查中的应用[D];中国地质大学(北京);2008年
4 李红康;海洋遥感图像舰船目标及尾迹检测研究[D];电子科技大学;2008年
5 刘一;用QuickBird、TM图像对塔河林业局可燃物类型划分及载量估测的比较研究[D];东北林业大学;2008年
6 邓会新;遥感图像压缩技术应用研究[D];沈阳工业大学;2005年
7 倪虹霞;基于小波变换和中值滤波的遥感图像预处理[D];吉林大学;2005年
8 陈辉;数字水印技术及其在遥感图像中的应用研究[D];成都理工大学;2005年
9 尹作为;基于C编译器的遥感图像分析软件初步设计[D];武汉大学;2005年
10 朴永旭;基于多特征遥感图像配准方法的研究[D];东北师范大学;2006年
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