基于多尺度多特征的高光谱图像亚像元定位方法研究

作     者：张春云 

作者单位：大连海事大学 

学位级别：硕士

导师姓名：宋梅萍

授予年度：2022年

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

主      题：高光谱图像 亚像元定位 多尺度多特征 地物分布特征 

摘      要：遥感是一门对地观测的科学技术,通过高光谱遥感技术获得的高光谱图像,是一个包含连续地物光谱曲线的数据立方体,其包含丰富的光谱信息为遥感图像应用带来了新机遇。但是由于地物分布条件或者成像传感器的限制,大多数高光谱图像普遍存在混合像元,较低的空间分辨率给后续科学研究带来了许多不便。解决混合像元的一种方法是混合像元解混技术,即软分类。这种技术可以保留混合像元内的端元信息,其结果是获取混合像元内各端元所占的类别比例,也就是丰度。但是这种方法无法给出各端元在混合像元内具体的空间位置。亚像元定位技术能够估计混合像元内各端元的空间分布情况,该技术依赖于地物空间相关性理论,即认为给定属性的空间近距离观测比远距离观测更趋于相似。亚像元定位技术按照一定的重建尺度将混合像元分解为若干个尺寸更小的亚像元,利用软分类结果作为约束,确定各端元的亚像元个数;依据相关空间分布信息,确定其合理的空间分布位置。亚像元定位在亚像元尺度上显示高光谱图像中的每种地物类别,能够保留更丰富的地物信息,提高了图像的空间分辨率。本文针对高光谱图像亚像元定位方法进行了深入研究,具体工作如下:提出了基于改进模板匹配的线性地物亚像元定位方法。计算基于像元的软分类结果,利用基于完备直线集的最大线性指数法对地物类别的线面分布特征进行判断,避免步进角度的影响,保证直线集的完备性。针对线性地物,预定义所有可能的线特征模板;以像元为单位,为混合像元线性地物寻找最佳模板;遍历像元内线性地物的亚像元,在迭代过程中,利用最佳模板,确定目标亚像元的空间分布位置。通过多次迭代计算,可以增加定位结果的可靠性,提升定位精度。提出了基于多尺度多特征的高光谱图像亚像元定位方法。针对线性地物采用改进模板匹配的定位方法;针对面状特征地物,采用基于周长约束的多尺度空间相关性亚像元定位方法。计算基于对象的软分类结果,以及亚像元尺度、像元尺度和超像元尺度上的空间吸引力,通过加权融合得到多尺度空间相关性目标函数,在对象尺度上建立线性优化模型完成亚像元定位;计算对象区域周长对定位结果进行约束。线面地物的定位完成后通过决策融合获取最终的定位结果。所提方法能够保证地物空间的紧密性,同时对象尺度的空间相关性保证了全局区域结构特征,像元尺度和亚像元尺度的空间相关性保证了局部细节的平滑性。通过在真实高光谱图像数据集上进行实验验证,结果证明了本文方法能够有效提高定位准确性。