【摘要】基于高光谱图像的地物分类是遥感领域的研究热点。高光谱遥感数据最主要的特点是：将传统的图象维与光谱维信息融合为一体,在获取地表空间图象的同时,得到每个地物的连续光谱信息,从而实现依据地物光谱特征的地物成份信息反演与地物识别。高光谱内部存在着流形结构和内部数据空间信息等特点。高光谱标记样本少而昂贵,高光谱的维度高且数据量很大,使得对高光谱的数据处理出现问题。本文从高光谱数据特点入手,对高光谱地 […]

【摘要】随着成像和处理技术的进步,高光谱遥感在地质勘探、军事应用、植被检测、海洋遥感等领域发挥着越来越重要的作用。但是由于仪器空间分辨率的局限性和地球表面结构的复杂多样性,图像中的一个像元往往包含着多种不同的地物类型,从而形成了混合像元。“端元”是高光谱图像中能详尽表示待测地物光谱属性的纯像素,可以作为后续高光谱图像处理算法的先验知识。获取能够很好地反映待研究地物光谱属性信息的端元向量,是对高光谱 […]

【摘要】光谱相似性是指高光谱图像中的大量像元具有相似光谱的性质.提出了一种基于光谱相似性的高光谱遥感图像超分辨率算法,利用遥感图像中广泛存在的结构自相似性提升图像的空间分辨率,利用高光谱图像的低维子空间性通过主成分分析降低光谱维数提高运算效率,利用具有相似光谱的像元构建光谱约束项保证重建图像光谱的准确性.该算法在将单波段图像超分辨率方法推广到处理具有数百、乃至上千波段的高光谱图像过程中,既保证了重 […]

【摘要】高光谱遥感是一种新型的遥感技术,兴起于上世纪80年代,由于它能够提供地物更为详细的信息,使得传统多光谱遥感探测不到的信息能够被探测到。高光谱遥感目标探测分为目标检测和异常检测两种,与目标检测相比,异常检测算法能在无先验信息的情况下将与周围背景环境存在显著光谱差异的异常目标检测出来,具有较强实用性,因此成为一大研究热点。论文提出了基于主动学习的支持向量数据描述(SupportVectorDa […]

【摘要】根据高光谱数据的特点,提出了一种基于像元的分布式压缩采样模型来实现高光谱图像的有效压缩采样与重构。搭建了能实现该模型的压缩采样光谱成像系统,并研究了用于该系统成像的重构算法。在图像采集阶段,将高光谱数据分为参考像元和压缩感知像元;地面像元的辐射能通过棱镜进行谱带分离,再利用数字微镜器件实现谱带的线性编码。对压缩感知像元进行低采样率的线性编码,对参考像元进行采样率为1的线性编码。压缩采样数据 […]

【摘要】随着人类社会的发展,能源过度消耗,原油价格不断上涨,传统化石能源日益枯竭以及能源消耗过程中造成的环境污染,使得能源危机和环境污染问题日益严重,促使世界各国政府都在寻找可代替传统化石能源的新型可再生、清洁能源。微藻凭借其光合作用效率高、生长速率快、环境适应能力强、生物产量高以及脂肪产率大等优点,作为可再生清洁生物质能源的开发和应用已受到广泛关注,被认为是解决未来能源危机最具潜力的生物能源,具 […]