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《国防科学技术大学》 2004年
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高光谱遥感图像数据分类技术研究

吴昊  
【摘要】:高光谱遥感作为一种新型的遥感方式在近20年的发展中已经在军用和民用的多个领域发挥着重要的作用,然而如何从其产生的大量数据中快速而准确地挖掘出所需要的信息,目前仍是一个亟待解决的问题。本文针对高光谱图像数据的特性,研究了如何从高光谱数据中提取出地物类型的丰富信息以进行有效的分类。 论文首先分析了高光谱数据的特性及其对传统分类技术带来的挑战,分析了多元高斯混合模型在高光谱图像数据及线性变换后数据建模问题中的合理性。 针对高光谱数据的特性研究了高维数据下的非监督分类技术,它可作为监督分类或者解混合分析前的非监督步骤。为有效地揭示数据的概率结构和分布情况,采用了基于模型的统计分类技术,并使用了降维或特征提取这一解决高光谱数据高维问题的重要手段;研究了降维处理与后续分类方法的相互作用关系,从先降维后分类,以及同时实现降维和分类这两种方式,将特征提取方法与分类算法有机地结合起来;同时研究了利用模型选择技术进行类别数和本征维数确定的问题,提出了相应的模型选择准则。具体实现了:基于高维空间中正态假设在其线性投影子空间比在全维空间中更合理这一特性,提出了一种有机结合PCA线性变换和高斯混合建模并用EM算法求解模型的非监督分类算法;提出了针对PCA降维数据的模型选择准则PMDL,自适应地选择出了混合模型的最优成分数,从而确定了类别数。基于混合概率PCA模型,借鉴子空间法思想提出了一种同时实现降维与分类的算法,统一了这两步看似独立的过程,通过有针对性地对各类分别进行降维,实现了对数据结构更有效的分析;算法采用模型选择技术确定数据的本征维数,得到了数据更精确的降维表示;并提出了针对不同类簇判断有效降维维数的模型选择准则。 在非监督分类的基础上,针对传统监督分类方法中的有限样本问题,研究了高光谱数据的监督分类算法。主要研究了适于解决高维问题的支持向量机(SVM)方法在高光谱图像分类中的应用,分析了核函数选择及参数确定问题。在如何充分利用高光谱图像数据所包含的确定地物性质的光谱信息与揭示其空间和几何关系的图像信息方面,提出了利用Gabor滤波结合空间结构信息的SVM分类算法,在分类过程中综合利用了空间信息和光谱信息,提高了分类性能。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP751

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 阳庆;秦志远;周丽雅;杨安洪;;近似支持向量机高光谱图像分类方法研究[J];海洋测绘;2009年05期
2 陈文霞;陈安升;蔡之华;;基于高光谱吸收特征参数的分类研究[J];计算机工程与应用;2008年28期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 张承明;基于GIS&RS的水库洪水预报模型研究与应用[D];山东科技大学;2010年
2 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
3 周晓光;极化SAR图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2008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 吴斐;基于光谱反射率的耕地估产研究[D];华中师范大学;2011年
3 缪丽娟;毛竹专题信息高光谱特征指数反演技术研究[D];福建农林大学;2011年
4 王璐;ICA在高光谱遥感矿物蚀变信息提取中的应用[D];成都理工大学;2011年
5 阳庆;基于支持向量机的高光谱图像分类方法研究[D];解放军信息工程大学;2009年
6 郭春燕;基于支持向量机的高光谱遥感图像分类[D];哈尔滨工程大学;2007年
7 黄秀琴;基于统计的高光谱图像分类技术研究[D];电子科技大学;2008年
8 杨希明;高光谱遥感图像分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
9 乔蕾;基于支持向量机的高光谱图像分类研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
10 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
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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4 刘建平,赵英时,孙淑玲;高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究[J];遥感技术与应用;2001年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 张崚,路威;基于小波尺度共生矩阵的分割算法在地物提取中的应用[J];安徽工程科技学院学报;2002年02期
6 储慧琴;郑玉国;徐海燕;;广义非中心拟F-分布[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年01期
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9 李景福;赵进辉;龙志军;刘诗安;;基于离散小波变换的农业图像处理研究[J];安徽农学通报;2007年03期
10 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
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 冯艳;于立平;邵玮;乔俊峰;唐燕;;转变经济发展方式对北京经济影响的测度[A];科学发展:社会管理与社会和谐——2011学术前沿论丛(下)[C];2011年
3 刘钰;韩峰;董楠;陆希成;雷鸣;;爆炸容器安全概率的统计分析方法[A];全国危险物质与安全应急技术研讨会论文集(下)[C];2011年
4 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 农吉夫;金龙;;均生函数与人工神经网络相结合的降水预报模型研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 康传会;汪晓东;汪轲;常健丽;;基于最小二乘支持向量机的迟滞建模方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 刘吉成;汪熙;王仲;刘爱勇;;基于虚拟环境的摄像机定标中的矩阵研究[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
9 刘英林;刘洪鹏;査星云;宋扬;;基于SVM的热轧钢卷性能分析[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年
10 朱艳英;沈军峰;窦红星;魏勇;徐雪楠;;用计算全息法获取高阶类贝塞尔空心光束[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 赵琪;我国国有企业人力资源优化配置研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 王文标;基于视觉测量的快速再制造成形系统关键技术研究[D];大连海事大学;2010年
7 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
8 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
9 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
10 马勇;欧盟科技一体化研究[D];华东师范大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;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 宋抗;压缩机活塞圆度误差数字检测系统研究[D];河南理工大学;2010年
5 周雪梅;基于颜色和形状特征的图像检索技术研究[D];河南理工大学;2010年
6 张聪炫;基于蚁群算法由直线光流场重建三维结构的研究[D];南昌航空大学;2010年
7 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
8 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
9 孙静;基于双目立体视觉的多相机三维重建技术实现[D];山东科技大学;2010年
10 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李守乾;安裕伦;朱珂;张跃红;;基于高光谱遥感数据提取土地利用信息[J];安徽农业科学;2011年04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
3 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
4 杨贵军;黄文江;刘三超;邢著荣;王纪华;;环境减灾卫星高光谱数据大气校正模型及验证[J];北京大学学报(自然科学版);2010年05期
5 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
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7 于祥;赵冬至;张丰收;肖忠峰;;红树林高光谱分析技术研究[J];滨州学院学报;2006年06期
8 杨诸胜;郭雷;罗欣;胡新韬;;基于分段主成分分析的高光谱图像波段选择算法研究[J];测绘工程;2006年03期
9 纪松;张一鸣;龚辉;;一种基于数学形态学的遥感影像分割方法[J];测绘工程;2007年04期
10 乔平林;张继贤;王翠华;燕琴;刘正军;;区域蒸散发量的遥感模型方法研究[J];测绘科学;2006年03期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 邓冰;遥感影像信息度量方法研究[D];武汉大学;2009年
2 马丽;基于流形学习算法的高光谱图像分类和异常检测[D];华中科技大学;2010年
3 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
4 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
5 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
6 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
7 张莉;支撑矢量机与核方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
8 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
9 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
10 李智勇;高光谱图像异常检测方法研究[D];国防科学技术大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 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
3 林超;基于超球体多类支持向量机的高光谱遥感影像分类[D];中南大学;2011年
4 梁君玲;蚁群算法研究及其在聚类中的应用[D];华南理工大学;2011年
5 武鹤;基于数学形态学的高光谱图像端元提取技术研究[D];成都理工大学;2011年
6 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
7 韩景龙;基于核方法和集成学习的高光谱图像异常检测技术研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
8 张国亮;高光谱图像的小目标检测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 尤佳;基于核方法的高光谱图像异常检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
10 肖雄斌;高光谱遥感图像异常目标检测算法研究[D];浙江大学;2012年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李慧;蔺启忠;王钦军;刘庆杰;陈玉;;基于Top-Hat变换的高光谱吸收特征增强方法[J];光谱学与光谱分析;2010年09期
2 吴佳;蔡之华;高哲超;余超;;基于实例克隆的ICSMOreg算法及在铀矿床蚀变矿物水云母中的物谱建模研究[J];光谱学与光谱分析;2011年06期
3 胡先莉;王璐;柳炳利;;基于快速定点学习算法的高光谱遥感信息提取[J];国土资源科技管理;2012年06期
4 钱育蓉;于炯;贾振红;杨峰;帕力旦·吐尔逊;;新疆典型荒漠草地的高光谱特征提取和分析研究[J];草业学报;2013年01期
5 周鑫;;基于EM算法的G0分布参数最大似然估计[J];电子学报;2013年01期
6 马丽云;胡列群;梁凤超;武鹏飞;;基于实测光谱的环境减灾卫星HSI数据应用实效性检验[J];干旱区资源与环境;2013年09期
7 刘艳;张璞;李杨;;新疆北疆地区雪水当量遥感定量研究[J];红外与毫米波学报;2011年02期
8 钱育蓉;贾振红;于炯;杨峰;段文亮;;BP-ANN在荒漠草地高光谱分类研究中的应用[J];计算机工程与应用;2011年12期
9 王寿彪;杨桄;丁文东;张俭峰;;SAR图像目标识别特征提取与选择方法研究进展[J];科技情报开发与经济;2011年26期
10 赵一博;秦先祥;邹焕新;;基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法[J];航天返回与遥感;2013年02期
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 常宇亮;瞬态极化雷达测量、检测与抗干技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
2 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
3 郭雷;宽带雷达目标极化特征提取与核方法识别研究[D];国防科学技术大学;2009年
4 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
5 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
6 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
7 刘振;面向复制的多光谱图像获取技术研究[D];武汉大学;2012年
8 邓少平;高分辨率极化SAR影像典型线状目标半自动提取[D];武汉大学;2013年
9 熊博莅;SAR图像配准及变化检测技术研究[D];国防科学技术大学;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 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
3 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
4 李俊英;谱聚类方法在图像分割中的应用研究[D];陕西师范大学;2011年
5 赵四能;偏微分方程在遥感图像去噪与分类的应用研究[D];浙江大学;2011年
6 林超;基于超球体多类支持向量机的高光谱遥感影像分类[D];中南大学;2011年
7 武鹤;基于数学形态学的高光谱图像端元提取技术研究[D];成都理工大学;2011年
8 王璐;ICA在高光谱遥感矿物蚀变信息提取中的应用[D];成都理工大学;2011年
9 秦先祥;极化SAR图像目标检测方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
10 贾德伟;基于HSI高光谱数据的水稻光谱特征分析与识别技术研究[D];广西师范学院;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 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
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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6 张良培,李德仁;鄱阳湖地区高光谱遥感数据的定标研究[J];武汉测绘科技大学学报;1997年01期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 王建宇;舒嵘;;小型高光谱、高空间分辨率机载集成系统[A];成像光谱技术与应用研讨会论文集[C];2004年
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9 马德敏;孙凡;金星;舒嵘;王建宇;;机载高光谱图像质量定量化评价方法的研究[A];成像光谱技术与应用研讨会论文集[C];2004年
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4 赵凡;“高光谱小卫星载荷关键技术研究”启动[N];中国国土资源报;2009年
5 记者 金小平;中国地调局举办高光谱遥感找矿培训班[N];中国矿业报;2007年
6 本报记者 姜焕琴;加强高光谱矿物填图技术的应用[N];中国矿业报;2008年
7 桑田;对地观测调查技术成熟了[N];中国国土资源报;2005年
8 潘锋;我国油气勘探正在进入山地、沙漠和黄土塬等复杂地面条件的地区,勘探对象由构造油气藏扩大到岩性油气藏,遥感油气勘探面临着良好的发展机遇[N];中国石化报;2007年
9 李德仨;论遥感技术的发展[N];中国测绘报;2003年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 吴昊;高光谱遥感图像数据分类技术研究[D];国防科学技术大学;2004年
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7 唐延林;水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与估测模型研究[D];浙江大学;2004年
8 李智勇;高光谱图像异常检测方法研究[D];国防科学技术大学;2004年
9 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
10 刘志国;长江口水体表层泥沙浓度的遥感反演与分析[D];华东师范大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曹鸿涛;高光谱成像实验及其数据处理[D];西北工业大学;2005年
2 吴秀庆;基于监督分类的城市交通环境分区[D];武汉理工大学;2010年
3 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
4 于洋;基于遥感信息的滨海新区湿地变化的分析[D];天津大学;2012年
5 李少兰;基于高精度遥感图像的多种土地利用分类方法研究[D];西北农林科技大学;2012年
6 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
7 李振;基于高光谱玉米氮素营养与生长指标的监测[D];山东农业大学;2012年
8 黄楠;基于Hyperion数据的地物分类方法研究[D];东北林业大学;2006年
9 王强;Hyperion高光谱数据进行混合像元分解研究[D];东北林业大学;2006年
10 吕东亚;基于JPEG2000的高光谱图像压缩算法研究[D];西安电子科技大学;2005年
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