由于高光譜遙感圖像具有精細、豐富且連續(xù)的光譜曲線,能夠表征地物的特有屬性,因此在災(zāi)害檢測、森林監(jiān)管、城市規(guī)劃與建設(shè)、農(nóng)業(yè)估產(chǎn)等多個領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。但是高光譜圖像空間分辨率不高,存在光譜混疊以及“異物同譜”等現(xiàn)象,嚴重影響了復(fù)雜場景中的地物分類精度。高光譜與其他源遙感圖像具有豐富的互補與冗余信息,充分利用這些信息可以提高智能處理算法的性能,更好地服務(wù)于各種應(yīng)用。然而目前基于高光譜圖像的多源圖像融合仍存在諸多問題:對于高光譜與全色圖像融合,如何解決融合模型中端元子空間提取不準確的問題;對于高光譜圖像與激光雷達圖像融合,如何在復(fù)雜場景中進行樣本標定,如何提取空間特征,如何運用空間-光譜-高度信息提高地物分類精度,即設(shè)計融合框架。針對上述問題,本文探索了高光譜解混模型與高光譜全色銳化模型的組合效果,以提取更準確的高光譜端元子空間;在高光譜與激光雷達圖像融合中,研究了基于多源遙感圖像的樣本標定、空間特征提取和融合框架設(shè)計,并通過多組真實的遙感數(shù)據(jù)來評價所提出的方法。論文的主要創(chuàng)新性工作如下:（1）針對航天高光譜圖像空間分辨率低的問題,本文提出了一種利用高光譜稀疏解混模型與高光譜全色銳化模... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：133 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

多源遙感

多源遙感

高光譜圖像的特點

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Urban Expansion in China Based on Remote Sensing Technology:A Review[J]. ZHANG Zengxiang,LIU Fang,ZHAO Xiaoli,WANG Xiao,SHI Lifeng,XU Jinyong,YU Sisi,WEN Qingke,ZUO Lijun,YI Ling,HU Shunguang,LIU Bin.  Chinese Geographical Science. 2018(05)



本文編號：3547539