高光谱遥感数据光谱特征的提取与应用.pdf

收稿日期“ “ “ 基金项目国家 5 4 ; A B 9 C D E4 4 5 4 G EK B L MM M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M 2 “ 文章编号 0 ’ . “ , 0 0 高光谱遥感数据光谱特征的提取与应用 杜培军 1 “1陈云浩1方涛“1陈雍业“ 2中国矿业大学 环境与测绘学院1江苏 徐州“ “ 5 ,遥感是上世纪末地球观 测系统中最重要的技术突破之一1它克服了传统单 波段N多光谱遥感在波段数N波段范围N精细信息表 达等方面的局限性1以较窄的波段区间N较多的波 段数量提供遥感信息1能够从光谱空间中对地物予 以细分和鉴别1在资源N环境N城市N生态等领域得 到了广泛应用R S T2由于高光谱遥感与传统遥感的 明显差别1特别是波段多N信息量大N信息相关强N 信息冗余多等特点使得处理中有许多问题需要解 决1光谱特征提取与应用就是其中之一2目前国内 外的研究主要集中在波段选择N分类N亚像元分解 等方面1而面向应用的光谱特征分析与比较的研究 比较少2本文将在相关研究的基础上1侧重对光谱 特征的提取与应用进行探讨1为进一步的高光谱遥 感应用提供基础2 U 高光谱遥感数据光谱特征的三层体系 高光谱遥感影像通常用一个空间0光谱数据立 方体 C L ; D ; 5 0 C L B J D 9 ; 5 V ; D ;J 8 W B ,进行表达1如图 所示2立方体中每一层为一个波段1每一像元各波 段的属性值都构成一个光谱向量1通常用图“所示 的光谱曲线表示1通过对该向量的分析1可以提取 许多对分类N信息提取等有用的特征2 图高光谱遥感数据立方体 X G 2 YE L B 9 C L B J D 9 ; 5 ZG BV ; D ;J 8 W B 图“像元反射光谱曲线 X G 2 “ [ B 波段编码 B为该波段原始属 性值 D为阈值通常阈值选整个光谱向量的平均 值也可以取向量中值或根据光谱曲线进行人工阈 值选择 二值编码采用单阈值进行处理划分的区间范 围较大表达精度较低一种改进算法是多值编码 研究中采用了四值编码策略其基本方法是;首先 对整个像元光谱向量取平均值得到阈值D 将像 元属性值划分为 BI/ 0 D “ D BI1 J 两个区间 确定两个区间的像元再分别对两个区间的像元属 性值取均值得到两个新的阈值D K“ DL 最终形成 四 个 区 间 BI/ 0 D K, “ DK D, “ D DL, “ DL BI1 J 分别用 “ “ “ M表示对每一像元向量根 据其各波段属性值所处区间分别赋以相应的编码 最后进行匹配比较 对各区域像元分别采用二值编码和四值编码 计算匹配波段数占总波段数的比例分析结果如表 所示所有表格中每一单元格的值表示其所在 行“列对应的区域两两像元之间度量指标的平均 值 由表可以看出采用二值编码时同一区域 内部像元匹配比均值高于不同区域像元匹配比但 差别并不是很大而当采用四值编码时尽管由于 描述精度的提高导致同一区域内部像元匹配比也 有所降低但不同区域之间的匹配比则显著降低 可以更有效地对像元相似性进行描述和区分由于 直接编码将连续的反射率空间离散化尽管操作简 单但其编码结果受阈值影响很大容易导致信息 损失因此主要用于一些精度较低的应用而且针 对不同情况应合理确定分割阈值 表-光谱曲线直接编码分析 N O P Q R- S T O Q U V W V X TY W Z R [ \ [ X Y W T ]X V _ R [ \ Z O Q [ ‘ Z a R 二值编码 ’ 四值编码 ’ ’ b c b b de d e ef d M c e bf c b e g d M f d eg M d b f d M b * * 光谱吸收与反射特征 光谱吸收与反射特征提取的依据是不同地物 的光谱特性使得光谱曲线中形成了若干波峰和波 谷对应于光谱反射和吸收极大值点如图中反 射光谱曲线极大值点峰,代表反射峰所在位置而 极小值点谷,则代表吸收峰的位置以反射光谱曲 线为例确定波谷“波峰的基本算法是; A 5 2 h i h jkl i hmm, EA n o h lo hl , , 直接依据特征波段位置进行编码“分析i ,以特征 波段位置及相应参数为基础计算相应的指标 * u 光谱吸收与反射特征编码 光谱特征编码直接根据特征波段位置进行编 码以反射特征为例如果某一波段为反射峰点则 对应位的编码为8 9 否则编码为8 9 由于高光谱 遥感成像过程中存在各种不确定性和误差同一地 类像元光谱曲线总体上是类似的但特征波段位置 可能会有偏移为了减少特征波段偏移的影响可 以采用扩展编码法其基本思想是;在二值编码的 基础上若某位编码为8 9 即该位所代表的波段为 特征波段, 则将其前“后位都编码为8 9 然后进行 匹配分析 c 第c期杜培军等;高光谱遥感数据光谱特征的提取与应用 万方数据 编码相似性度量通过按位匹配进行根据像元 匹配波段数占总波段数的百分比确定相似匹配比“ 在研究中采用了两种匹配方案 3 8 3 A ; 8B B C 6 EA 6 E 5 6 B 3 8 6E 6 3 B F A 6 方案 -/0 方案’ -/0 方案 -/0 方案, -/0 反射吸收特征组合编码 -/0 -G “ H I G “ H , ’ G “ H , GG “ G ’ , G “ G I G “ G ’ ,G “ H G J G “ K , K G “ K , ’G “ G K G “ G L L G “ G K ’G “ H G ’ G “ K J H G “ K I , /G “ H L J G “ H LG “ G ’ I G “ G ,G “ K H J G “ J I KG “ G K , G “ G , HG “ K H ’ G “ K J 0G “ H I GG “ G , LG “ H IG “ L G “ K H I 由表’可以看出当进行逐波段匹配时由于 存在较多的非特征点不同区域之间的匹配率仍比 较高采用按特征波段匹配后同一区域内部匹配 率相对不同区域匹配率具有明显改善“但由于以全 部波段数为分母所有区域的匹配率都比较低由 于特征波段的数量较少 / A B B B A B C D EF DGD C D EF DF H D C D EG DG H D 7 6 式中“ 为波段数“ F E“ F T UA 6 C D E WD3 C D E YD3 FDXC D E FD“YDGDXC D E G 此外“在高光谱遥感像元相似性度量与特征衡 量中“一些常规的指标如相关系数’高维空间距离 等也可以作为量度指标表9为对各研究区像元光 谱相似性用不同指标进行度量后的计算结果 表Z光谱相似性度量指标分析 [ \ ] _Z ‘ a b_c d _ e f g \ c h bh \ g h f ib_ \ c j g _ b_ k f h k l _ m _ c 光谱角余弦 nop M N nop 距离 nop 相关系数 nop nq r r qq r R qq S 9 rq E E 7q 9 R qE 7 R S rq 9 q Rq r s sE S E qq r s rq r q Sq s 7 R oq r r 7q 9 R 7q q E sE 7 9 q tq 7 s q E 6高光谱遥感中光谱特征可以分为光谱曲线 特征’光谱变换特征和光谱度量特征三个层次 高光谱遥感数据光谱特征的提取与应用 万方数据 类典型地物识别等继续开展研究“建立不同光谱 特征的具体应用模式“以促进高光谱遥感应用的发 展 参考文献 8 7 2 33 0 7 / .. 7 2 ; / A 9 --B CD -; ; / . E 2 / F 0 7 2 / 3 7 . 8 0 3 0 7 / . 2 ; 0 / 3 J ’ K 8 ;C “12 0 0 2 8 L -F / . 2 E 8 7 2 E / M 8 2 F / F4 N / . M / 3 7 . 8 0 2 8 .B 8 ; F M P E / .3 0 8 2 O 2 3 8 7 2 ; G ’ Q R R R C . 8 ; 8 3 7 2 ; ;S / 3 2 / ; 3 /8 ; FT / 7 / 9 / ; 2 ; O4 N / . M / 3 7 . 8 0F 8 7 8 G ’ T / 7 /9 / ; 2 ; OR ; E 2 . ; / ; 7 . 8 7 2 ;F 2 E / . . 4 N / . / 3 7 . 8 0 2 8 9 7 F N ;7 4 /R Y 7 . 8 3 7 2 ;8 ; F- 0 2 3 8 7 2 ; O 9 / 3 7 . 8 0 K / 8 7 . / 2 ;ZN / . / 3 7 . 8 0 T / 7 /9 / ; 2 ; ,“K -5SC 8 “P ZR 5] ; 0 O R ; E 2 . ; / ; 7 8 ; F9 8 7 2 8 0 Q ; O . 8 7 2 3 “P [C “ _ 4 “G 2 8 ; O Q 8 3 / 2 ; ; “9 4 8 ; 7 ; . 3 / 9 3 2 / ; 3 / “6 / 2 \ 2 ; . 8 0 [; 2 E / . 2 7 N “6 / 2 \ 2 ; . F 2 ; 7 4 / . / . 7 2 / 8 ; F3 7 8 7 2 ; . 2 ; 3 2 0 / “ / 3 7 . 8 0 O / 8 7 . / 2 ;4 N / . / 3 7 . 8 0 . / 7 / / ; 2 ; . 8 7 2 ;3 8 ;i / / F2 ; 7 7 4 . / /0 / E / 0 / 3 7 . 8 0 3 . E /O / 8 7 . / “ / 3 7 . 8 0 7 . 8 ; O . 8 7 2 ; O / 8 7 . / 8 ; F / 3 7 . 8 0 / 8 . / / ; 7 O / 8 7 . / 9 / 3 7 . 8 0 3 . E /O / 8 7 . / 8 2 ; 0 N2 ; 3 0 F /F 2 . / 3 7 / 3 7 . 8/ ; 3 F 2 ; ;8 ; F8 i . 7 2 ;O / 8 7 . / 9 / 3 7 . 8 0 7 . 8 ; O . 8 7 2 ;O / 8 7 . / 2 ; 3 0 F / ; . 8 0 2 _ / FF 2 O O / . / ; 3 / O E / ; 2 ; F / YA 5W jQ D “F / . 2 E 8 7 / / 3 7 . 88 ; F / 3 7 . 8 0 3 7 8 7 2 ;O / 8 7 . / 9 / 3 7 . 8 0 / 8 . / / ; 7O / 8 7 . / 2 ; 3 0 F / / 3 7 . 8 0 8 ; . 8 7 2 ;F 2 E / . . . / 0 8 7 2 ;2 ; F / Y 6 8 / F ;7 4 /8 ; 8 0 N 2 7 7 4 / i 8 2 3 8 0 . 2 7 4 “ / E / . 8 0 . i 0 / 8 i 7 O / 8 7 . / / Y 7 . 8 3 7 2 ; “8 7 3 4 2 ; ; I/ . /F 2 3 / F kl mn o f p d 4 N / . / 3 7 . 8 0 . / 7 / / ; 2 ; ; A责任编辑 王玉浚D J*V 中国矿业大学学报第, 卷 万方数据