基于高光谱图像目标探测与分类技术研究

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高光谱探测作为一种新型的遥感探测技术,能够获取目标在不同波段的反射特性,具有较高的光谱分辨率,通过精确提取目标光谱曲线,可以实现目标的探测分类识别。本文重点研究了高光谱图像后期分析,从光谱分析角度入手,在精确提取目标光谱曲线基础上,实现目标的探测分类。论文的研究工作和成果主要包括以下几个内容:1.高光谱图像预处理。主要是高光谱图像数据缩减,波段去除和端元个数估计,首先去除图像质量比较差的波段。由于高光谱图像不同波段之间相关性比较高,通过主成分变化对数据进行正交变换投影,降低波段之间的相关性从而降低计算复杂度,并且进一步估计端元个数。2.高光谱数据端元提取及其目标探测技术研究。首先利用传统的凸面几何学方法提取高光谱图像中存在的目标端元,在此基础上结合最小能量约束目标探测技术实现了复杂场景中目标探测。3.高光谱解混技术研究。针对实际高光谱图像中混合象元广泛存在问题主要采用矩阵分解技术,在此过程中并通过添加非负性、最小体积约束条件促使分解收敛于最优值。达到了较好的目标探测分类效果。
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