基于光谱知识的高光谱图像矿物自动识别方法研究

admin · 发表于 2022-9-25 21:50:38

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高光谱遥感技术是近几十年发展起来的新技术，由于它集科学性与实用性于一体，已经广泛应用于资源调查及深空探测等领域。高光谱遥感以其优越的探测能力和宽阔的光谱范围越来越多地受到人们的关注，它为地物精细分类及目标识别等应用提供了重要的手段。在高光谱遥感图像矿物识别过程中，主要是研究图像光谱与参考光谱的相似度来判断矿物的归属类别。针对目前传统的高光谱图像识别方法需要使用先验信息、未能充分利用矿物光谱吸收特征以及识别过程的自动化等题目，本文提出了基于光谱知识的自动识别方法。针对不同成像质量的高光谱数据，在分析常用算法的不足的基础上提出改进方案，最后应用到实际探测数据中，验证其可行性与有效性。对于高质量的航空机载高光谱数据，本文提出了基于标准光谱知识库的自动识别方法。该方法通过对标准光谱库进行知识挖掘，归纳光谱吸收特征个数及起止点波长位置等信息，引入光谱知识库以作为识别的标准；接着研究各个参考光谱间的联系，对光谱吸收特征进行知识化表达，建立多级知识约束准则并综合利用光谱维和空间维特性来提高识别的精度；然后采用基于光谱主次吸收特征的决策方法，实现高光谱图像专题信息识别的自动化和智能化。最后利用模拟数据进行精度评价表明：当图像信噪比大于200时，识别准确率可以达到80.3%。通过运用真实数据进行实验验证并比较填图结果，可以发现该方法更具优越性，在没有任何地面调查数据的基础上实现了矿物信息的自动识别。当获取的高光谱数据质量较差时，如星载Hyperion数据，图像光谱与标准光谱库中同类矿物的参考光谱差异比较大，针对这种情况，本文提出了基于图像端元知识库的自动识别方法。首先提取图像端元以构成端元知识库，接着选取吸收特征中心波长位置这一稳定参数，并结合标准光谱库以完成各个端元的识别，然后进行图像光谱与端元光谱的匹配运算，进一步完成高光谱图像的矿物识别。通过精度评价以及实验数据的验证，该方法可以很好的实现对伊利石、白云母、蒙脱石以及高岭石等矿物的自动识别，并且具有较高的稳定性和精度。

基于光谱知识的高光谱图像矿物自动识别方法研究

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