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《南京信息工程大学》 2005年
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高光谱遥感数据最佳波段选择方法研究

杨金红  
【摘要】:高光谱遥感数据具有波段数目多、光谱分辨率高、波段宽度窄、数据量庞 大等特点。如何根据具体的应用目的,在众多的波段中选取最佳波段组合用于 假彩色合成以突出感兴趣的区域,对于有效的进行高光谱数据处理、分析及信 息提取至关重要。以面阵推帚式机载超光谱成像仪(PHI)获得的上海市黄浦 江附近复杂地表高光谱影像数据为例,一方面从基于信息量的波段选择出发, 首先分析了影像所包含的信息量、各通道之间的相关性以及影像上各地物的光 谱特征,选出了那些包含信息量大、相关性小、光谱差异大的波段子集,然后 将其与联合熵、协方差矩阵特征值法、最佳指数法和波段指数法等波段选择方 法相结合选出了高光谱遥感影像的最佳波段组合;另一方面从基于类间可分性 的波段选择出发,先根据目视解译将影像上呈现的主要地物利用非监督分类法 将其分为九类,然后再根据高光谱数据具有的空间维和光谱维特性,分别计算 各类对在任意三波段组合上的统计距离(标准距离、离散度、B距离)和计算 任意两类地物光谱在任意三波段组合上的光谱相关系数、光谱相似系数、以及 混合距离和欧氏距离,并取最大者(光谱相关系数取最小者)的波段组合,则 此三波段组合为最能区分这两类地物的组合波段,再综合考虑影像上的全部地 物,选出最能有效判读整幅影像地物的最佳波段组合,最后对各种方法得出的 波段组合以及它们合成的假彩色图像进行了分析。结果发现:从理论上讲,联 合熵是最能反映影像包含的信息量,但是从得出的结果和合成的效果来看并不 理想。协方差矩阵特征值法可得到包含信息量丰富的波段,但是它是在完全服 从正态分布的情况下得出的模型,另外这种模型的缺点是计算数据量大,处理 速度慢。最佳指数法应用到高光谱数据时已不能满足需要,尽管考虑了图像的 标准差(信息量的大小)和波段间的相关性两个因素,但是这种方法往往出现 相邻波段的组合情况,考虑到各地物的光谱特征后选出的波段组合较有所改 善。波段指数法综合考虑了图像的信息量和相关性两个因素,并且是在分组成 块的情况下设计的模型,因此对高光谱数据来说,波段指数法明显的要好于最 佳指数法。应用基于空间维的类间可分性模型进行选择波段时,有时地物类型 协方差矩阵的逆矩阵不存在,这就限制了离散度和B距离的应用,而计算比较 简单的均值间的标准距离考虑了波段的均值和标准差,往往能得出比较合理的 结果,效果要好于离散度和B距离,但此方法是一维特征空间的一种度量,不 适于进行多变量的研究。基于光谱维的光谱相关系数法不仅考虑了光谱本身, 而且考虑了波段组合的均值,其结果要好于光谱角度制图法,而以像元向量为 中心反映向量的光谱角度制图法又好于光谱的混合距离法。
【学位授予单位】:南京信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:P407

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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9 刘天乐;基于高光谱遥感的矿物光谱特征分析和提取[D];中国地质大学;2009年
10 吴继蓉;基于ICA算法的遥感数据植被信息提取研究[D];中国地质大学(北京);2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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8 陈飞宇;;无人驾驶飞机在四川国土资源管理中的应用[A];2011四川省水文、工程、环境地质学术交流会论文集[C];2011年
9 郭朝辉;龚亚丽;;利用环境减灾卫星进行干旱灾害监测研究[A];全国旱情监测技术与抗旱减灾措施论文集[C];2009年
10 傅新;刘高焕;黄翀;刘庆生;;人工堤坝影响下的黄河三角洲海岸带生态特征分析[A];全国地质制图与GIS学术论坛论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 周兴东;徐州市城区景观格局时空变化遥感监测与分析[D];山东科技大学;2010年
2 汤春瑞;水下目标声图像多分辨率分析及识别研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 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
4 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
5 陈雁;可见光遥感图像分割与提取研究[D];中国科学技术大学;2010年
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7 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
8 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
9 丁晓东;农田养分流失风险评价及养分平衡管理研究[D];浙江大学;2010年
10 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
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 韩筱婕;基于城市热岛减缓的湖泊湿地景观功能连通性研究[D];华中农业大学;2010年
3 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
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5 张宗营;SAR影像配准方法研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 陶欣;范闻捷;徐希孺;;高光谱数据组分信息的盲分解方法[J];北京大学学报(自然科学版);2008年06期
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1 谢晓金;高温胁迫下水稻生理生化特性及高光谱估测研究[D];南京信息工程大学;2011年
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10 刘志刚;支撑向量机在光谱遥感影像分类中的若干问题研究[D];武汉大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 雷彤;基于高光谱的苹果花期果期光谱特征分析及其果量估测[D];山东农业大学;2010年
2 吕翠芬;基于独立成分分析的高光谱溢油图像聚类研究[D];大连海事大学;2011年
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4 杨巧明;橡胶树单叶叶绿素和氮素营养状况的高光谱监测研究[D];海南大学;2011年
5 王晓;基于高光谱图像及近红外光谱技术的水果表面农药残留的无损检测研究[D];江西农业大学;2011年
6 靳卫卫;海冰智能视频监视系统设计及实现[D];中国海洋大学;2011年
7 邓琮;基于RS和GIS的渝西地区景观格局分析[D];成都理工大学;2011年
8 董琦;不同播种密度对小麦抗倒形态特征及若干生理特性影响的研究[D];安徽农业大学;2001年
9 成功;广西元宝山地区遥感图像处理与找矿研究[D];中南大学;2002年
10 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
【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 杨佳佳;姜琦刚;赵静;徐言;孟翔冲;;基于改进的SVM技术和高光谱遥感的标准矿物定量计算[J];吉林大学学报(地球科学版);2012年03期
3 郭娜;郭科;胡敬仁;唐菊兴;陈建平;张廷斌;钟婉婷;;多元信息分析技术在西藏林周地区找矿中的应用[J];成都理工大学学报(自然科学版);2011年04期
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6 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
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8 韩瑞梅;杨敏华;;一种改进的高光谱遥感数据波段选择方法的研究[J];测绘与空间地理信息;2010年03期
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10 罗耀华;高性能计算在高光谱遥感数据处理中的应用研究[D];成都理工大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邢著荣;基于辐射传输模型和CHRIS数据反演春小麦LAI[D];山东科技大学;2010年
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7 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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1 本报记者 李响;“天眼”望土地[N];中国国土资源报;2009年
2 特约记者 邵帅;航遥中心将建月球数据库[N];中国国土资源报;2011年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 罗耀华;高性能计算在高光谱遥感数据处理中的应用研究[D];成都理工大学;2013年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 于龙;基于高光谱遥感数据的树种组分类方法探讨[D];浙江农林大学;2013年
2 蔚湘莹;基于小波变换的高光谱遥感数据光谱域噪声滤除研究[D];中国地质大学(北京);2012年
3 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
4 方子璇;基于AcrGIS Server的卫星遥感影像管理系统[D];中国地质大学(北京);2012年
5 金铭;水稻镉污染胁迫高光谱分析模型研究[D];中国地质大学(北京);2011年
6 叶凡;基于光谱匹配的高光谱识别技术研究[D];成都理工大学;2013年
7 李丽丽;扎龙湿地龙泡子水深遥感反演[D];吉林大学;2013年
8 张楠;基于6S模型的高光谱自动化地表反射率反演算法研究与系统实现[D];中国地质大学(北京);2013年
9 张倩倩;基于Hyperion高光谱影像土地利用分类[D];浙江农林大学;2013年
10 谷成燕;基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林冠层参数遥感定量反演[D];浙江农林大学;2013年
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