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超光谱遥感图像处理关键技术研究
中文名称: 超光谱遥感图像处理关键技术研究
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论文编号: 3121907收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Key Technology of Hyper-Spectral Remote Sensing Image Processing
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 测试计量技术及仪器
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 超光谱图像 波段选择 小波包融合 概率神经网络 图像分类 超光谱 遥感图像处理
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:随着传统多光谱遥感技术的发展,在电磁波(光)谱、地理信息系统、电子技术、计算机技术、航天航空技术的基础上,超光谱遥感作为一门新兴的遥感技术出现并迅速发展。鉴于超光谱图像数据独具的高光谱分辨率,其蕴含丰富的地物光谱信息日益受到广泛的关注。在传统遥感图像处理领域,已经研究了多种处理方法,相关技术日趋成熟。而相对传统的多光谱遥感,超光谱遥感图像的更多的光谱数据维、更高的光谱分辨率产生的海量数据,为超光谱遥感图像处理带来了困难,通常的多光谱遥感图像处理方法在超光谱遥感图像应用上受到了限制。为了充分利用超光谱图像数据的潜在优势,研究有效的适于超光谱图像的分析和处理方法具有重要的理论意义和实用价值,而超光谱图像分类处理技术的研究是超光谱图像处理的热点之一。因此,本文结合传统多光谱遥感图像处理技术,在现有的超光谱图像分类处理方法基础之上,重点研究了超光谱图像数据的波段选择、融合降维及适于超光谱图像分类的新方法。 首先,为了从超光谱图像高光谱维中选择出有效的波段组合,降低超光谱图像的数据维数,在子空间分解的基础上,论文提出了一种基于子空间分解的自适应波段选择(SABS)新方法。这种方法确保选择出的波段组合合理地分布于整个光谱空间,不但降低了超光谱图像的维数,减少了相邻谱间的相关性,又有利于局部分类特征的保留。结合超光谱图像的各种波段间存在较高相关特性,论文讨论了波段选择必要性和可行性,对整个数据源进行子空间分解后,在每个子空间内自适应地选择出了信息最为丰富的波段组合,充分利用了超光谱图像自身的特点。利用SABS方法选择出的波段组合,合理地分布于不同的特征子空间内,避免在整个数据空间进行特征提取时可能造成局部细节信息的丢失。实验证明,SABS是适于超光谱图像波段选择的有效方法。 其次,在多传感器数据融合理论指导下,论文研究了基于小波包融合的超光谱图像特征融合降维方法。超光谱图像各谱段来源于同一时间、同一分辨率、同传感器,结构统一,不需配准,适于进行数据融合。小波包分解算法,分解不但在近似尺度(低频)进行,还在细节分量(高频)进行,便于从多尺度,对超光谱图像数据进行更为细致的分析。基于小波包融合的超光谱图像降维方法通过子空间分解,将整个超光谱图像划分成不同数据源,然 后在每个数据源内将超光谱图像各波段进行小包分解,并对分解后不同频率下的分解图像加权融合为一维特征图像。因为不同谱段图像所包含信息不同,对应的权值也就不同,其在融合图像中的贡献就有所不同。融合后的图像汇集了子空间内所有谱段超光谱图像数据全部有效的信息,不但解决了超光谱图像高数据维和少量训练样本矛盾,又保留了超光谱图像丰富的分类、统计特征。论文通过对各种融合参数仿真实验,研究了小波包融合的最佳参数选择,并给出了指导性建议。通过分类实验证明了利用这种方法降维的超光谱图像,诊断信息保留完整,分类精度高,计算量小,基于小波包融合的降维方法是适于超光谱图像数据降维处理的有效手段。 最后,论文对神经网络在超光谱图像分类中的应用进行了研究,提出了超光谱图像神经网络分类方法,并设计了概率神经网络分类器。随着神经网络理论不断丰富和计算机系统硬件水平不断提高,神经网络在模式识别领域占有越来越重要的地位,但神经网络应用于超光谱图像分类的研究还比较少。论文对比分析了可用于超光谱图像分类的几种神经网络模型,并且对概率神经网络在超光谱图像分类中的应用进行具体研究。通过仿真实验,研究了概率神经网络分类器的样本数据归一化格式、样本数据特征维数以及径向基函数分布密度对分类结果的影响。结论表明,采用神经网络对超光谱图像进行分类,操作简单、样本数据维数高、联想能力强,是优于传统最大似然分类的超光谱图像分类器。 综上,本文对超光谱图像分类处理技术中的波段选择、融合降维及神经网络分类技术进行了详细研究,提出了适于超光谱图像降维及分类处理新方法,为超光谱图像进一步应用奠定了基础。分类
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