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一种基于光谱奇异值检测的高光谱遥感小目标探测方法

引 言 高光谱遥感是指通过搭载在飞机或卫星上的成像光谱仪同时获取一定空间区域内地面物体的图像和高分辨率光谱数据。高光谱成像仪能够在连续波段上对同一目标成像,可直接反映出被观测物体的光谱特征,光谱分辨率可小于10am,光谱范围可从可见光到热红外波段。高光谱遥感数据通常用一个空间数据立方体(Spectralspatialdatacube)来表达,数据立方体中每一层为一个波长处的空间区域图像信息,每一空间像元在各波长的属性值构成一个光谱向量,形成一条光谱曲线。由于具有较高的光谱分辨率,高光谱遥感在地物分类、目标探测与识别等方面具有广泛的应用[1_]。目标探测是高光谱遥感的主要应用。由于目标的先验光谱信息在实际处理中很难得到,因此不需事先已知目标先验信息的目标探测更符合实际需求,逐渐成为了研究的热点。高光谱遥感技术能够借助丰富的光谱信息,反映地物间的细微差异,使人们可以利用丰富的光谱信息发现用纹理、边缘等图像特征无法或难以探测的地面目标,这对于在图像上仅覆盖很少几个像元的小目标的探测非常有利。在高光谱数据中,小目标往往表现为探测区域上的异常值。经典的高光谱异常目标探测算法是源自多光谱图像的RX算法,直接利用RX算法对高光谱图像进行处理将会产生较高的虚警概率。Hazel提出了反向目标预测方法[5]。Ginsberg等采用投影寻踪的方法进行小目标探测[6]。国内在该领域的研究也有很大进展。谷延锋等将异常目标信息集中在解译误差数据中,而后利用RX算子检验[7]。李智勇等首先对高光谱数据进行主成分分解,将各主成分的得分作为独立的图像进行异常值检测Eel。 总体看来,目前的小目标探测算法,多集中在从图像维角度进行图像处理与检测,且普遍运算量较大。本文将红外光谱分析技术中的奇异值检测(Outlierdetection)方法应用于高光谱遥感小目标探测,从光谱维角度进行光谱奇异点检测而实现异常目标的探测,尝试探索出一种运算量较小的高光谱小目标探测方法。 1算法与原理本文首先对关注空间区域的全部像元光谱进行连续统去除和标准正交变换预处理;然后将每个像元的光谱对该区域平均光谱进行光谱角匹配求其相似度,并实现高光谱数据降维l而后通过光谱角匹配值的马氏距离进行奇异值检测,将马氏距离大于自适应阈值的像元判定为小目标。 1.1连续统去除光谱预处理方法连续统去除法(Continuumremoval)是一种常用的高光谱数据预处理方法。所谓的连续统是一种用于分离某一种吸收特征的数学函数,广泛用于高光谱遥感数据中去除背景吸收酶影喻著显分离特征物覆暖}|芟褥鬣。连续统被定义势光谱反射率曲线中反射峰之间线性连接部分。反射光谱的吸收特征可分解成连续统(Continuum)和个别特征两部分,连续统可看作背景吸收,而其它吸收特镊则叠加于其上。连续统按照如下方法确定:在吸收中心瑗侧确定两个楣对峰缎点作为端熹,连接嚣令壤患就梅成一条包络在反射鼗线上方鹊壹线,即为连续统。连续统去除后的楣对反射率就是用实际光谱反射率除以涟续统上相应波长处的反射率。经过涟续统去除后,端点处的均为l,而端点之间均小于1C¨2]。 1.2光谱角匹溅方法光谱角嚣聚方法(Spectralangle mapping,SAM)泼运算像元光谱与样本参考光谱之间的夹角来区分类别,研以表现出目标像元光谱与样本参考光谱的相似性。光谱角阪配的原理是,把光谱作为矢量投影到N维空间上,其中维数N为所有波长数。Ⅳ维空间中,各光谱髓线被看作有方内篱长度的矢量,瑟各必游之阗形残的夹熊锤作光谱惫H霹。巍谱角分类法考虑的是谱矢量的方向雨非光谱矢量的长度。由于光谱矢量长度关联到反射率强度,而光谱角分类法对反射率的影响并不敏感。图1为二维空间的光谱矢量光谱描述。勺勇暑jthBandFig.12Dst,rural anglediagTanunatic presentation光谱角度越,j、,被估计像元的光谱蓝线与参考光谱趱线就越相似。表现在两者之间的地物特性上也越相似。在N维空间上,光谱角分类方法也可以以数学公式的形式来获得估计像元光谱矢量与参考光谱矢量之间的角度,其光谱角的数学表达式翔公式<1)所示[1qs]:FA,Bf口=酊k揣~∥蒜(1)其孛,tl"为关注像元光谱与参考光谱之阖的夹角(光谱角);A为关注像元光谱曲线矢量;丑为参考光谱曲线矢量。 1.3奇异值检测在高光谱邋感中,各种小目标往往占据很少的像元点,耩浚如果在关注送域存在,j、蟊撂,剃这些小曩标覆蕊鳇像元裁会成秀背景上酶鸯异值,逶过奇异值检测方法,霹浚实现小目标的探测。马氏距离魑一种常用的奇异假检测方法。计算锫样本点的马氏距离后,将马氏距离偏离者作为奇异值。1936年,Mahalanobis孳|久一种广义距离髂秀骂氏蕤离。多元统计分析中许多方法都可以厢距离的观点进行摊导。马氏距离就是其中常用的一种。其巍义为:设x是从均值为卢、协方羞为口的母体G中抽取的样本,记为,黟(X,力一(X--/DTv-1(X--u) (2)箸定义x与母俸G鹣踅离∥(x,国舞x与均僮F懿踅离秽值,G),则∥(X,G)即为马氏距离[协…。妈氏距离具有三个性质:平移不变性、旋转不变性和仿射不变性。其在目标分类与识别中有较多应用。 2实验部分 粥光谱遥感数据来源于美国AV脲IS机载成像光谱仪,该高光谱遥感数据从夔国宇航局(NASA)网站免费下载。AⅥRIS为采用撼{曩成像方式的成像光谱仪,在0。4~2.45舯鹃波长蔻嚣获鼗224令渡长处戆空阗图像售患。波长阕隔10rim。当飞移1.在20km高空飞行时,图像空同分辨率可达20m。本研究使用的高光谱数据文件为f970403t01p02一t03一sc01。扎趣。图像大小为614×512(像元),每个像元光谱包摄224今波长,波长蓖黧觚翻369。85鼬鲻2506。81 sln。该送域的3DCube图与真实地物信息如图2所示。为显示方便起觅,猩f970403t01p02—1"03~sl中截取了一个43×43的小区域(网中士:105~147}Y:172~214);真实地物照片如图3所示。在真实地物照片上可以看到在该区域中心存在一处小翻标。 3结果与讨论 3.1数据预处理遴过鬣寨耩矮数撰,发凌在渡长舞l333。99D.t'n之瑶熊光谱数据有多处坏区,篮都有一个尖峰,按照Xiaoli在文献‘[203中指出,自然物不同于人造物,一般不会存在尖峰,怀疑为传感器噪声引起,加之本段有多处坏区,且后半段光谱 万方数据1834 光谱学与光谱分析 第28卷毛刺较多,所以剔除该波段,只采用光谱质量较好的507.74~1324.03nln波段。首先对选择的波段光谱进行连续统去除预处理,而后进行标准正交变换预处理。标准正交变换(Standardnormalvafiate,SNV)[21也]是可以用来校正因散射而引起的光谱误差,减小类内光谱间差异,它针对每条样品光谱进行预处理,即将每条样品光谱进行标准化处理,对于第i个样品的第k个波长变量处的光谱数据za由下式进行标准正交变换处理,皿.州=;x4--xl(p一1)1/2 (3)√∑(耳一互)2式中,云为第i个样品在各波长变量处的光谱平均值,P为波长变量个数,声一1为自由度。原始光谱与经过连续统去除和标准正交变换预处理的光谱如图4所示。经过上述预处理后,求得该区域的平均光谱(如图5(a)所示),将该区域每个像元点的光谱与所有像元点的平均光谱进行光谱角匹配,结果如图5(b)所示。纵坐标为余弦值,数值越接近于1,说明该像元光谱与参照的平均光谱差异越小,越接近0,则两者差异越大。 计算光谱角匹配值的马氏距离如图6(a)所示。用来判别奇异值的马氏距离阈值采用自适应阈值法确定。自适应阈值法不需考虑统计模型,其阈值D是根据数据均值乱和最大值M自适应确定的,其公式如下:△=州M刊据(4)通过自适应阈值法检测得到:(21,20),(21,21),(22,21),(21,22),(22,22)共5个点为奇异点,如图6(b)所示,与真实地物照片基本相符,即该区域的小目标被识别了出来。在多次计算中发现,在相同的计算环境下,如果没有进行光谱匹配,而直接进行马氏距离的计算,所需要的时间约为本文所述方法的8倍,而单纯的主成分分析,所需要的时间也在本文所述方法的9倍以上。目前,很多小目标检测算法是基于特征提取,而在特征提取中比较经典的MNF,PPI等算法,都是以主成分分析为其中一个步骤,可以想到,其时间复杂度会更高。因而,在面对海量的高光谱数据信息时,本文所述方法在实用性上有较强的优势。 4结论 随着高光谱遥感技术的发展,应用高光谱进行小目标探测已成为研究较活跃的课题。本文讨论了一种基于光谱奇异值检测的高光谱遥感小目标探测方法,该方法不需要任何先验信息。实验结果表明,该方法运算量较小,运算速度快,可以满足海量高光谱数据处理的快速和实时性要求,并有较好的小目标探测准确度,具有一定的应用前景。

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