中国高光谱成像遥感应用研究进展

根据20世纪90年代以来国内主要学术刊物上发表的有关论文,综述了高光谱成像遥感在地质、海洋、农业、大气和环境等领域的应用和研究进展。为了能够较好地反映高光谱成像遥感应用研究的最新进展,对国际上同一时期的发展状况也作了简要介绍。     

鄱阳湖地区高光谱遥感数据的定标研究

针对翻阳湖地区的成像光谱仪遥感数据，利用３种不同的定标模型进行了定标反演的研究。结果表明，在所有的３种定标方法中，经验线性定标模型的反演结果最稳定，基本符合实际。     

立足国内开拓创新走向世界——中国科学院遥感应用研究所高光谱遥感发展30年回顾

世界高光谱遥感技术的发展只有20 多年的历程, 中国的高光谱遥感发展与国际基本同步, 在需求牵引和中国科学院、自然科学基金委员会的支持下, 特别是通过863 计划和国家攻关计划, 中国科学院遥感应用研究所(简称遥感所)与上海技术物理研究所等单位紧密协作, 相继研制了一系列高光谱遥感设备, 开展了大量的技术试验和应用基础研究, 不仅在国内结合国家需求取得了很好的应用效益, 而且开展了多项国际合作, 走向世界, 开创了以中国高光谱技术支持中国科学家与国外发达国家科学家合作研究的先河, 并进一步推动了高光谱遥感的发展。在长达20 多年的发展中, 遥感所高光谱遥感已成为中国的一个重要研究基地。本文从航空航天高光谱成像仪器的研制、应用技术及信息处理等方面, 回顾了遥感所高光谱遥感走过的历程及其对高光谱遥感发展的贡献。     

鄱阳湖地区高光谱遥感数据的定标研究

针对鄱阳湖地区的成像光谱仪遥感数据,利用3种不同的定标模型进行了定标反演的研究。结果表明,在所有的3种定标方法中,经验线性定标模型的反演结果最稳定,基本符合实际。     

高光谱遥感在农业中的应用

首先概括作物分类与识别、作物生态物理参数估算、作物长势监测、作物估产4个主要研究内容。分析高光谱遥感技术在农业中的应用现状,提出高光谱技术当前存在的问题。最后展望高光谱技术在农业遥感中的应用前景。     

作物病虫害高光谱遥感进展与展望

作物病虫害作为影响农作物品质、产量及威胁粮食安全的主要因素,仅依靠人工田间调查对其进行监测已不能满足当下农业生产精准高效的需求。高光谱遥感作为能够获取地表物体连续波谱信息的遥感技术,已经成为当下作物病虫害监测识别的重要手段。本文对作物病虫害高光谱遥感监测识别的研究进展进行综述,通过对该领域发表文献的统计以及对主要机构、团队、数据源的分析,明确了病虫害高光谱遥感监测的研究热点和趋势;在此基础上,分析高光谱技术及其作物病虫害的监测识别机理,从病虫害胁迫探测、分类识别、危害严重度定量分析及早期检测四个方面综述相关技术及研究现状;通过探讨当下高光谱遥感病虫害监测识别面临的挑战,提出作物病虫害标准图谱库的建立、星载高光谱传感器的完善以及星空地一体化监测平台的搭建是当前作物病虫害高光谱遥感监测识别技 术落到实处的关键,也是未来发展的重点方向。     

利用高光谱遥感影像纹理滤波的城市居民地识别

高光谱影像具有丰富的光谱和空间结构信息,传统的基于光谱特征的分割方法易使分割区域过于细碎,从而降低了居民地信息提取的精度。尝试将纹理信息引入到特征空间,以提高信息识别、提取的精度。纹理信息采用多尺度3D-Gabor滤波器对经过特征选择后的高光谱影像进行滤波,进一步计算纹理能量和纹理特征,然后利用多特征聚类实现图像的初步分割,最终通过形态学方法获取影像中的居民地信息。实验表明,基于3D-Gabor滤波的方法能有效地识别、提取高光谱影像中的居民地信息。     

基于支持向量机的高光谱遥感分类进展

支持向量机作为一种最新的也是最有效的统计学习方法,近年来成为模式识别与机器学习领域一个新的研究热点。支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法。在分析基于支持向量机的高光谱遥感影像分类进展的基础上,对若干需要进一步研究的问题包括多类分类策略、训练样本与特征空间优化、不确定性控制、核函数选择与优化等进行探讨。     

高光谱遥感及其在青藏高原的应用潜力分析

高光谱遥感以其波段数目多、光谱分辨率高、带宽窄等特点受到了国内外研究者的广泛关注,它的发展可以说是遥感技术领域的巨大进步。本文主要介绍高光谱遥感的发展,以及针对高光谱影像独有的特点所要进行的数据处理方法。在此基础上,结合青藏高原独特的地理地质环境,探讨高光谱遥感在青藏高原的应用潜力。     

高光谱遥感图像的监督分类

图像分类是高光谱遥感图像分析与应用的重要手段。总结了目前用于高光谱图像监督分类的主要方法,包括最小距离法、最大似然法、神经元网络法和支持向量机法,分析了上述方法的特点,并探讨了高光谱遥感图像分类方法的发展趋势。     

Advances in spaceborne hyperspectral remote sensing in China

With the maturation of satellite technology,Hyperspectral Remote Sensing(HRS)platforms have developed from the initial ground-based and airborne platforms into spaceborne plat-forms,which greatly promotes the civil application of HRS imagery in the fields of agriculture,forestry,and environmental monitoring.China is playing an important role in this evolution,especially in recent years,with the successful launch and operation of a series of civil hyper-spectral spacecraft and satellites,including the Shenzhou-3 spacecraft,the Gaofen-5 satellite,the SPARK satellite,the Zhuhai-1 satellite network for environmental and resources monitoring,the FengYun series of satellites for meteorological observation,and the Chang'E series of spacecraft for planetary exploration.The Chinese spaceborne HRS platforms have various new characteristics,such as the wide swath width,high spatial resolution,wide spectral range,hyperspectral satellite networks,and microsatellites.This paper focuses on the recent progress in Chinese spaceborne HRS,from the aspects of the typical satellite systems,the data processing,and the applications.In addition,the future development trends of HRS in China are also discussed and analyzed.     

一种顾及上下文的高光谱遥感图像端元提取方法

端元提取技术是混合像元分解中重要的步骤之一,传统的端元提取方法仅考虑了像元的光谱信息。本文将数学形态学算子扩展到高光谱空间,并应用到端元提取技术中,可以顾及像元的上下文信息。利用AVIRIS高光谱仿真数据对算法进行了实验验证,结果表明本文算法具有较强的抗噪能力和较高的可靠性。在此基础上,结合徐州地区的EO-1 Hyperion高光谱遥感图像,使用本文算法进行了端元提取应用研究,将实验结果与纯净像元指数、顶点成分分析方法做了对比分析和精度评价,证明本文算法是一种可靠的高光谱遥感图像端元提取技术。     

高光谱成像遥感载荷技术的现状与发展

高光谱成像技术可同时获取地物的几何、辐射和光谱信息,集相机、辐射计和光谱仪能力于一体,相比光学空间二维成像,可对地物进行空间和光谱三维成像,在一定的空间分辨率下,获取宽谱段范围内地物独特的连续特征光谱,对地物的精细分类和识别具有突出的优势,目前已成为对地遥感的重要前沿技术手段,在自然资源调查、生态环境监测、农林牧渔、海洋与海岸带监测等领域发挥着越来越重要的作用。随着高光谱遥感应用的深入研究,对高光谱成像遥感仪器的光谱范围、幅宽、光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率与定标精度等指标提出了新的要求。同时满足这些相互制约的参数指标,是国内外高光谱载荷研制中一直难以突破的技术难点。本文主要对国内外的高光谱成像遥感载荷技术进行了综述,介绍了国内外典型的机载、星载高光谱成像遥感仪器,以及近年来发射、正在研制和计划发展的星载高光谱成像载荷,并分析了这些载荷的技术方案、性能指标和应用效果;介绍了声光调谐（AOTF）、液晶调谐（LCTF）、法布里—珀罗调谐（FPTF）,渐变式（LVF）和阶跃式（ISF）光楔滤光片,压缩感知光谱成像等新型分光技术,并分析了它们各自的技术优缺点以及应用于高光谱成像的可行性和现状;最后展望了高光谱成像载荷技术的发展趋势。     

植被生物量高光谱遥感监测研究进展

植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。     

高光谱遥感影像优化判别局部对齐特征提取

目前,高光谱遥感特征提取方法往往因受到噪声的干扰而导致降维效果欠佳.近年来,判别局部对齐DLA(Discriminative Locality Alignment)由于可以处理非线性分布样本、保留局部判别信息,同时避免矩阵奇异性问题,受到了很多学者的关注;但该方法无法有效估计和减少噪声对高光谱遥感影像的影响.针对以上问...     

结合NSCT和KPCA的高光谱遥感图像去噪

针对高光谱遥感图像易受噪声干扰,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和核主成分分析KPCA(Kernel Principal Component Analysis)的去噪方法。首先对高光谱各波段图像进行NSCT分解;然后利用KPCA对NSCT系数进行处理,并在KPCA重构时依据各类噪声的特性选取合适的主成分;最后用处理过的系数进行逆变换得到去噪图像。实验结果表明,本文方法抑制了高光谱遥感图像中的噪声干扰,较完整地保留了原始数据的有效信息。     

高光谱遥感影像混合像元分解研究进展

受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。     

面向对象的高光谱影像目标识别方法

将面向对象影像分析和决策树方法综合应用于高光谱遥感影像的目标提取,在分析待提取地物特征的基础上,总结归纳其特性知识,构建分类规则,设计和实现决策树以完成目标识别。该方法充分应用分割所得到的均质对象的位置、形状、纹理等特征实现了决策规则提取和决策树构建,在应用OMIS和PHI影像进行目标识别的实践中取得了很好的效果。     

高光谱遥感图像的空间邻域指数

通过高光谱遥感图像空间邻域内光谱特征的变化,研究了邻域光谱度量指数;根据邻域内端元光谱特征的变化,提出了邻域独立端元指数提取图像的空间维细节信息。通过真实高光谱遥感图像检验,两类邻域指数能够较好地提取高光谱遥感图像中的细节,为进一步结合空间维、光谱维特征的高精度目标探测与识别创造了有利条件。     

高光谱遥感影像分类研究进展

随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。