植被及颜色相近地物分类的高光谱图像降维方法研究

来源 :中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dlufey
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高光谱图像包含了丰富的地物光谱信息,相比于其他遥感影像,其对地物的精细分析能力有了显著提高。植被是地物环境背景中的重要组成部分之一,一些特殊人造目标利用模仿与植被背景相近的颜色等手段进行隐藏。两者部分波段的光谱具有相似性,在这些相似的波段形成“同谱异物”现象。该现象大大增加了高光谱图像分类的难度,在其分类结果中会产生大量的“椒盐噪声”。另一方面,高光谱图像数据存在着维度高、相关性高的特点,其中包含了大量的冗余信息,这极易导致“休斯现象”。如何有效的进行地物的特征选择,避免存在“同谱异物”现象的部分光谱特征相似波段的影响,在保障植被及其颜色相近地物的分类精度的基础上消除高光谱图像的冗余信息,是高光谱图像应用领域一个开放性的挑战。本论文针对高光谱信息冗余和样本颜色相近导致地物分类精度降低的问题,研究了植被及其颜色相近地物的特征选择方法。本文的主要内容分为以下两个方面:1.针对高光谱图像信息冗余导致的分类精度下降问题,本文提出了一种结合信息量和类间可分性的降维方法,LBI-BPSO(Binary Particle Swarm Optimization with Local Band Index)。该方法在IOIF(Improved Optimun Index Factor)中的局域波段指数的信息量计算模型的基础上,引入类间距离对各类样本的类间可分性进行度量并提出了合理的适应度函数。该算法有效地消除了波长间的冗余信息,保留了有益于区分地物的波长。所选波长组合包含信息量多,波段间相关性小,地物之间可分性好,提高了颜色相近样本的分类精度。2.为了测试降维结果的分类性能,本文构建了植被及其相近颜色地物的高光谱仿真图像。首先对6种地物样本进行了高光谱反射率的测量,并基于这些实测数据和高光谱混合像元理论进行了高光谱图像的仿真。该仿真数据集通过参数的设置可以灵活调控样本的像元丰度比例和信噪比条件,从而灵活地从不同测试条件对降维方法得出的降维结果的分类性能进行验证。而后,对比LBI-BPSO、以类间距离为目标函数GA-BPSO(Particle Swarm Optimization with a Genetic Algorithm)和IOIF三种降维方法,对颜色相近地物的高光谱仿真图像进行了分类测试。从SNR=320、不同端元丰度和不同信噪比条件三个角度对算法性能进行了分析。当SNR=320时,LBI-BPSO分类结果相较于效果第二的IOIF,总体分类精度OA提升2.43%,平均分类精度AA提升3.07%,Kappa系数提升3.06%;对于不同丰度比例的混合像元,LBI-BPSO总平均值最高;当信噪比条件变化时,LBI-BPSO表现出对噪声更强的容忍能力。计算信噪比最高(SNR=320)和最低(SNR=10)两个条件下的分类结果相对数值差距?,LBI-BPSO相较于IOIF,?O A、?A A和?Kappa分别降低33.31%,37.26%和58.59%;LBI-BPSO相较于GA-BPSO,?O A、?A A和?Kappa分别降低22.47%,26.63%和41.33%。本文对高光谱图像的降维方法提出了一种改进算法LBI-BPSO,利用植被及颜色相近地物建立的仿真数据集对其进行了验证,并与相关算法进行了比较。针对植被颜色相近地物降维的研究结论和成果对发展高光谱图像应用技术,满足军事领域如伪装目标侦查和民用领域如农林生态监测等需求具有重要的现实意义。
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