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《中国地质大学(北京)》 2010年
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高光谱图像特征分析技术的研究与软件开发

张亚南  
【摘要】: 我国经过近十年来的发展,高光谱遥感矿物信息提取已经取得了很大进展。航空遥感中心高光谱遥感课题组对这方面进行了理论、技术方法以及规模化应用示范研究,取得了丰硕成果,取得了良好的经济与社会效益,申请了多项发明专利。尽管取得了很大进展,在研究中亦存在一些问题,方法和技术没有软件化就似乎其中之一,使研究成果难以向产业部门推广。 本文通过对高光谱特征分析技术综合研究,并遴选出七个主流的特征分析算法进行程序化、软件化。这七种特征分析技术分别是:二值编码匹配、光谱角匹配、交叉相关系数匹配、信息散度匹配、光谱微分技术、光谱吸收特征和主成分分析。 二值编码匹配是一种简单准确度低,但是高效的光谱匹配算法;光谱角匹配是准确度比较高的算法,拥有几何空间上的意义;交叉相关系数匹配是在统计概率学上的光谱匹配算法;信息散度是基于信息论的理论衡量标准;光谱微分是从微分角度来提取光谱特征的一种算法;光谱吸收特征是从光谱曲线的几何角度以及地物光谱本身的特性出发的一类特征;主成分分析是一种基于概率论的一种变换方法。 从软件角度来讲,七种特征分析方法的共同点就是处理对象都是高光谱数据文件,其中二值编码匹配、光谱角匹配、交叉相关系数匹配和信息散度匹配还需要参考光谱参与计算。由于高光谱数据文件的大小一般很大,基本都在百兆以上。对这么大的文件进行复杂的计算,对软件设计是个挑战。本文设计了缓存读取策略来降低这方面的困难。针对七种特征分析算法本身的特点,本文进行了详细的讨论,并针对每个算法设计了数据交换接口,列出了主要的计算步骤。 最后本文使用了测试数据测试了特征分析功能模块的各个子模块,分别对软件输出结果进行了计算和分析,验证了七个特征分析技术程序实现的基本正确性。
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP751

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 芶盛;高光谱遥感图像光谱特征提取与匹配技术研究[D];成都理工大学;2011年
2 刘国涛;高光谱遥感蚀变矿物识别算法研究[D];成都理工大学;2012年
3 崔之熠;高光谱遥感资源探测算法设计与软件实现[D];成都理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 李京忠;殷学勇;蔡清华;王洪明;;基于TM影像的地表温度遥感反演研究——以兰州市区为例[J];安徽农业科学;2008年18期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 邓书斌;秦禹;;ENVI/IDL在农业遥感中的技术框架研究[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[C];2009年
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8 王卓君;;基于ETM+数据的南京地区土地利用分类制图[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[C];2009年
9 马智宏;王秋平;朱大洲;黄文江;王北洪;周全;;自主研发的成像光谱仪应用及建模初探[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[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 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
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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 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
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 曾和平;金沙江支流龙川江流域河流输沙特征及其对气候和地表覆被变化的响应[D];昆明理工大学;2009年
10 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
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
4 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
5 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
6 唐红梅;基于辐射与空间信息的遥感图像检索[D];山东科技大学;2010年
7 李新芝;基于多源遥感数据的矿区植被信息监测方法研究[D];山东科技大学;2010年
8 周建辉;基于3S技术的土地开发整理规划研究[D];广西师范学院;2010年
9 汤传勇;基于数字流域的左江流域生态环境评价研究[D];广西师范学院;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 蔡薇;郭洪海;隋学艳;杨丽萍;;基于混合像元分解提取小麦种植面积的技术与方法研究[J];山东农业科学;2009年05期
2 杜华强,范文义;Matlab自组织神经网络在遥感图像分类中的应用[J];东北林业大学学报;2003年04期
3 应天玉;李明泽;范文义;;基于IDL的混合光谱分解模型的实现[J];东北林业大学学报;2007年11期
4 徐元进;胡光道;张振飞;;包络线消除法及其在野外光谱分类中的应用[J];地理与地理信息科学;2005年06期
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 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
2 刘伟;基于光谱特征分析的匹配与分类技术研究[D];解放军信息工程大学;2008年
3 刘衍宏;基于高光谱Hyperion数据的粘土矿信息提取应用研究[D];中国地质大学(北京);2010年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 孟佳克;龚灏;周仲礼;芶盛;;多特征匹配决策树在矿物识别中的应用[J];国土资源科技管理;2012年06期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张彬;许廷发;倪国强;杨风暴;;基于区间小波的红外/可见光图像融合[J];北京理工大学学报;2006年10期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张立燕;谌德荣;李世义;曹旭平;;基于低概率检测的高光谱图像有损压缩方法研究[J];弹箭与制导学报;2008年01期
2 李杰;赵春晖;梅锋;;利用背景残差数据检测高光谱图像异常[J];红外与毫米波学报;2010年02期
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4 王晋;张晓玲;沈兰荪;柴焱;;一种基于网格编码量化的高光谱图像无损压缩方法[J];中国图象图形学报;2006年01期
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10 张立燕;谌德荣;陶鹏;;端元提取技术在高光谱图像压缩中的应用[J];光谱学与光谱分析;2008年07期
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1 高云;李小昱;刘长举;周竹;;基于高光谱图像技术的霉烂板栗识别研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
2 高洪燕;毛罕平;张晓东;周莹;;番茄叶片氮素反射光谱及高光谱图像的研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
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5 海通证券研究所 联蒙珂博士;美国基金的信息披露[N];证券时报;2000年
6 本报记者 瞿剑;地下煤火:“静悄悄”的灾害怎样应对?[N];科技日报;2009年
7 郭文忠;种企竞争拼实力[N];农民日报;2003年
8 张彦;“数字省市”颠覆城市区域经济[N];经理日报;2004年
9 本报记者 龚勇 刘雪梅;全面提高国民素质重在教育[N];中国改革报;2003年
10 张荣 许伯乐;团政委孙超研制出高炮激光靶[N];解放军报;2000年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 王晓飞;高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
7 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
8 谭琨;基于支持向量机的高光谱遥感影像分类研究[D];中国矿业大学;2010年
9 周爽;蚁群算法在高光谱图像降维和分类中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
10 刘丽娟;基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究[D];东北林业大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张亚南;高光谱图像特征分析技术的研究与软件开发[D];中国地质大学(北京);2010年
2 邵涛;基于光谱信息的高光谱图像目标识别方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 唐雪飞;基于案例推理的高光谱图像分类研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 胡倩;基于知识的高光谱图像波谱匹配技术研究与应用[D];中国地质大学(北京);2010年
5 包海燕;高光谱溢油图像分类算法研究[D];大连海事大学;2011年
6 殷晓平;基于高光谱图像的黄瓜叶片叶绿素含量及其分布预测研究[D];江苏大学;2010年
7 徐长健;基于小波变换的高光谱溢油图像压缩方法的研究[D];大连海事大学;2011年
8 魏然;基于三维光谱模型的高光谱图像压缩方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 王爽;基于高光谱散射图像的苹果内部品质预测建模[D];江南大学;2012年
10 严萌;基于异常特征保护的高光谱图象压缩方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
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