高光譜遙感影像異常檢測與分類技術(shù)研究.pdf

1、高光譜遙感是遙感信息系統(tǒng)中的一項新技術(shù)。與傳統(tǒng)的多光譜技術(shù)相比，高光譜遙感影像將傳統(tǒng)的空間圖像維信息與反映地物輻射特性的光譜維信息有機(jī)的融為一體，使其在地物目標(biāo)的定量分析和精細(xì)檢測方面表現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。然而，高光譜影像數(shù)據(jù)具有高維、海量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，存在波段數(shù)目眾多、數(shù)據(jù)冗余嚴(yán)重、計算量大等問題，這對相應(yīng)的影像處理技術(shù)提出了較高的要求。
　　異常目標(biāo)檢測和影像分類是高光譜影像處理的兩個關(guān)鍵技術(shù)，對于資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、精細(xì)農(nóng)業(yè)、

2、軍事測繪與戰(zhàn)場環(huán)境探測等應(yīng)用具有重要意義。本論文以高光譜影像分類與異常目標(biāo)檢測作為兩個主要的研究內(nèi)容，主要完成工作如下：
　　(1)論文闡述了高光譜遙感影像數(shù)據(jù)的描述模型，進(jìn)而分析其數(shù)據(jù)特性，在此基礎(chǔ)上，著重介紹了高光譜影像分類與異常目標(biāo)檢測技術(shù)。針對高分辨率影像的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，分析了運(yùn)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，來優(yōu)化高光譜影像地物檢測性能的方法。
　　(2)提出了一種基于AdaBoosting的高光譜遙感影像分類技術(shù)。針對高光譜遙感影像

3、的數(shù)據(jù)特性，采用MNF（最小噪聲分離變換）特征提取的方法對高光譜影像進(jìn)行去噪和降維預(yù)處理，選擇了以決策樹樁作為弱分類器，通過AdaBoosting算法將其提升至強(qiáng)分類器。通過AVIRIS92AV3高光譜數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明，該分類算法具有可行性與有效性。
　　(3)應(yīng)用AdaBoosting算法進(jìn)行高光譜目標(biāo)識別。本文選擇了Gentle AdaBoost算法作為高光譜影像的檢測器，結(jié)合像素級影像融合的方法，對高光譜影像進(jìn)行目標(biāo)識別。