本文關(guān)鍵詞：高光譜吸收峰的特征定量化分析方法研究

  更多相關(guān)文章： 光譜學(xué) 高光譜遙感 光譜匹配 吸收峰特征 吸收峰選擇 向量距離

【摘要】：高光譜遙感作為最近幾十年發(fā)展起來(lái)的技術(shù),在各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。在高光譜眾多的研究分支中,光譜匹配是一個(gè)重要的研究方向。高效率高精度的光譜匹配算法是實(shí)現(xiàn)高光譜分類的一個(gè)手段。由于高光譜曲線可以看作是一個(gè)高維矢量,具有方向和數(shù)值兩方面的特性。傳統(tǒng)的光譜匹配方法往往只是側(cè)重光譜的方向或者數(shù)值特性,加上高光譜遙感數(shù)據(jù)又容易受到噪聲、大氣的干擾,造成高光譜數(shù)據(jù)的信噪比過(guò)低,使光譜匹配的精度降低。為解決這一問(wèn)題,根據(jù)光譜曲線的吸收峰反映了地物內(nèi)在分子結(jié)構(gòu)的這一基本特點(diǎn),本文重點(diǎn)研究了在高光譜吸收峰特征參量的基礎(chǔ)上進(jìn)行的光譜匹配方法,主要工作如下:(1)綜述了高光譜匹配的基本知識(shí)和研究現(xiàn)狀。對(duì)高光譜匹配和光譜的吸收特征參量做了介紹,比較了常用光譜匹配算法的優(yōu)缺點(diǎn)。(2)提出了基于高光譜吸收峰特征參量的光譜匹配方法。根據(jù)不同物質(zhì)的光譜吸收峰特征相異的特點(diǎn)進(jìn)行光譜的匹配。首先對(duì)得到的光譜曲線進(jìn)行包絡(luò)線消除與歸一化預(yù)處理,然后基于新提出的光譜吸收特征參數(shù)以及重新定義的光譜特征參量重新組成了吸收峰特征參量矩陣,最后根據(jù)特征矩陣的相似度進(jìn)行光譜匹配,通過(guò)兩組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,根據(jù)新的特征參量和匹配算法,匹配的結(jié)果在精度上有一定的提升。(3)提出了一種基于歐氏—余弦距離的聯(lián)合距離選擇算法,根據(jù)選擇后的吸收峰特征參量矩陣進(jìn)行光譜曲線匹配。該算法首先根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)特征參量矩陣與待測(cè)特征參量矩陣的每個(gè)向量的余弦—?dú)W氏距離來(lái)逐一尋找吸收峰的匹配向量,之后根據(jù)選擇后的吸收峰特征參量矩陣進(jìn)行光譜匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以搜尋到最佳的特征參量向量,從而實(shí)現(xiàn)吸收峰的選擇。用選擇到的吸收峰特征參量矩陣進(jìn)行高光譜匹配后,匹配的誤差有一定程度的下降。
【關(guān)鍵詞】：光譜學(xué) 高光譜遙感 光譜匹配 吸收峰特征 吸收峰選擇 向量距離
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 高光譜遙感的發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 高光譜遙感的應(yīng)用領(lǐng)域13
• 1.2.3 高光譜圖像匹配技術(shù)的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 基于吸收峰特征參量的光譜匹配方法16-34
• 2.1 引言16
• 2.2 光譜特征的參量化16-20
• 2.2.1 光譜吸收指數(shù)16-17
• 2.2.2 光譜斜率和坡向17-18
• 2.2.3 單吸收峰特征參量化18-20
• 2.3 常用光譜匹配方法20-23
• 2.3.1 光譜角度匹配21-22
• 2.3.2 光譜特征擬合22
• 2.3.3 光譜相似度匹配22-23
• 2.3.4 最小距離匹配23
• 2.4 改進(jìn)的特征參量及基于特征參量矩陣的光譜匹配算法23-25
• 2.4.1 改進(jìn)的吸收特征參量23-24
• 2.4.2 基于特征參量的光譜匹配算法24-25
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析25-33
• 2.5.1 AVIRIS-92AV3C數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)25-29
• 2.5.1.1 光譜預(yù)處理26-27
• 2.5.1.2 特征參量提取與光譜匹配27-29
• 2.5.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析29
• 2.5.2 長(zhǎng)春光機(jī)所數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)29-33
• 2.5.2.1 光譜預(yù)處理30-31
• 2.5.2.2 特征參量提取與光譜匹配31-33
• 2.5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第三章 吸收峰不等的光譜匹配方法34-58
• 3.1 引言34
• 3.2 常見幾種向量距離介紹34-38
• 3.2.1 歐氏距離35
• 3.2.2 夾角余弦距離35-36
• 3.2.3 馬哈拉諾比斯距離36-37
• 3.2.4 切比雪夫距離37
• 3.2.5 閔可夫斯基距離37-38
• 3.3 基于向量聯(lián)合距離的光譜特征參量矩陣選擇算法38-40
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-56
• 3.4.1 美國(guó)加州薩利納斯山谷實(shí)驗(yàn)40-48
• 3.4.1.1 標(biāo)準(zhǔn)光譜的獲取與預(yù)處理41-43
• 3.4.1.2 吸收峰特征參量提取43-44
• 3.4.1.3 不同維特征參量矩陣的選擇44-46
• 3.4.1.4 根據(jù)選擇后的矩陣進(jìn)行光譜匹配實(shí)驗(yàn)46-48
• 3.4.2 Urban數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)48-56
• 3.4.2.1 標(biāo)準(zhǔn)光譜的獲取與預(yù)處理49-51
• 3.4.2.2 吸收峰特征參量提取51-52
• 3.4.2.3 不同維特征參量矩陣的選擇52-54
• 3.4.2.4 根據(jù)選擇后的矩陣進(jìn)行光譜匹配實(shí)驗(yàn)54-56
• 3.5 本章小結(jié)56-58
• 第四章 總結(jié)與展望58-60
• 4.1 總結(jié)58-59
• 4.2 展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 附錄65

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本文編號(hào)：784565