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高光谱数据处理技术研究

作　者: 高晓惠
导　师: 相里斌
学　校: 中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所）
专　业: 光学工程
关键词: 高光谱遥感数据处理条带去除大气校正降维光谱分类
分类号: O439
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

本论文主要以我国首台业务运行星载光谱仪数据作为数据源，针对高光谱数据处理过程中的几个关键问题进行分析，提出解决方案和具体方法，为高光谱数据处理及应用研究工作奠定基础。本论文的主要研究内容包括：1.对高光谱遥感技术进行归纳总结。介绍了高光谱遥感的概念，应用、光谱成像仪的分类及数据处理技术。2.针对目前仅从图像信息保持能力进行条带去除算法评价的不足，提出条带去除算法的光谱信息保持能力评价标准。在分析干涉式成像光谱仪条带噪声产生机理的基础上，提出了可用于HJ-1A超光谱成像仪条带噪声去除的二次灰度系数校正法，该方法在图像信息保持能力和光谱信息保持能力上优于传统算法。比较了实验室定标和星上定标的差异，提出一种有利于条带噪声消除的推扫型干涉成像光谱仪辐射场绝对辐射定标方法。3.分析了使用FLAASH和QUAC进行HJ-1A HSI数据大气校正的效果，提出一种基于厚云光谱的快速大气校正方法(BCSQUAC)，该方法在保证大气校正精度的情况下，具有远优于QUAC的速度。4.以光谱距离公式为基础，推导了光谱距离随谱段增加的变化趋势，通过在波段增加过程中控制光谱距离的变化趋势来达到进行最优波段选择的目的。提出可用于多种光谱识别的最优波段选择方法。5.为了修正由于光谱信息的不确定性引起的分类错误，本文提出一种基于空间特征的监督分类算法，利用该算法对HJ-1A超光谱成像仪数据分类，得到优于SAM算法的效果。将基于空间特征的非监督分类算法进行改进后作为端元提取的预处理操作，避免从所有像元中提取端元，极大地提高端元提取的速度。

全文目录

致谢  4-5
摘要  5-6
ABSTRACT  6-13
第1章高光谱数据处理技术概述  13-37
  1.1 高光谱遥感基本概念  13-15
  1.2 光谱成像技术的分类  15-19
  1.3 高光谱遥感的应用  19-23
    1.3.1 地质应用  20
    1.3.2 农业应用  20-21
    1.3.3 水环境监测  21-22
    1.3.4 军事应用  22-23
  1.4 高光谱数据处理技术  23-30
    1.4.1 高光谱数据的条带噪声去除  24-26
    1.4.2 高光谱数据的大气校正  26-27
    1.4.3 高光谱数据的降维  27-28
    1.4.4 高光谱数据的分类  28-29
    1.4.5 高光谱数据的解混合  29-30
  1.5 高光谱数据处理技术发展趋势  30-31
  1.6 本章小结  31
  参考文献  31-37
第2章 HJ-1AHSI 条带噪声产生机理  37-65
  2.1 HJ-1A 超光谱成像仪条带噪声形成原因  37-43
    2.1.1 条带噪声的表现形式  38
    2.1.2 HJ-1A 超光谱成像仪的成像原理  38-42
      2.1.2.1 干涉式光谱学原理  38-41
      2.1.2.2 SAGNAC 空间调制型干涉光谱仪成像原理  41-42
    2.1.3 推扫和数据拼接  42-43
  2.2 仪器中的不一致性因素分析  43-61
    2.2.1 狭缝宽度  43-45
    2.2.2 探测单元  45-55
      2.2.2.1 暗电流的产生原因  45-47
      2.2.2.2 暗电流对单波段数据的影响  47-50
      2.2.2.3 像元响应不均匀性的产生原因  50-52
      2.2.2.4 像元响应不均匀性对单波段数据的影响  52-55
    2.2.3 CCD 不同分区的响应差异  55-61
      2.2.3.1 电子线路设计  55-56
      2.2.3.2 电路设计不确定性的评定方法  56-57
      2.2.3.3 放大电路的不确定性  57-58
      2.2.3.4 CCD 不同分区响应的不均匀性  58-60
      2.2.3.5 分区响应不均匀性对单波段数据的影响  60-61
  2.3 条带噪声产生机理分析  61-62
  2.4 本章总结  62-63
  参考文献  63-65
第3章 HJ-1AHSI 条带噪声的去除方法  65-91
  3.1 常见的条带噪声消除方法  65-67
    3.1.1 直方图匹配法  66
    3.1.2 矩匹配法  66-67
    3.1.3 低通滤波法  67
  3.2 条带去除效果的评价方法  67-72
    3.2.1 图像信息保持能力评价标准  67-68
    3.2.2 光谱信息保持能力评价标准  68-72
      3.2.2.1 基于光谱距离的光谱信息保持能力评价标准  68-70
      3.2.2.2 基于光谱相似度的光谱信息保持能力评价标准  70-72
  3.3 二次灰度系数校正法  72-79
    3.3.1 算法原理与步骤  72-73
    3.3.2 条带噪声去除实验验证  73-79
      3.3.2.1 图像信息保持能力评价  75-76
      3.3.2.2 光谱信息保持能力评价  76-79
  3.4 基于辐射定标的条带噪声消除方法  79-88
    3.4.1 光谱定标  79-82
      3.4.1.1 光谱定标原理及其误差影响  79-81
      3.4.1.2 实验室光谱定标  81-82
      3.4.1.3 星上光谱定标  82
    3.4.2 辐射定标  82-86
      3.4.2.1 实验室相对辐射定标  82
      3.4.2.2 实验室绝对辐射定标  82-83
      3.4.2.3 辐射场定标  83-86
    3.4.3 一种推扫型干涉成像光谱仪的辐射场定标方法  86-87
    3.4.4 基于辐射定标的条带噪声消除方法间接证明  87-88
  参考文献  88-91
第4章高光谱数据的大气校正  91-102
  4.1 基于 FLAASH 和 QUAC 的大气校正  91-98
    4.1.1 FLAASH 大气校正模块  91-93
      4.1.1.1 FLAASH 大气校正模型  92-93
      4.1.1.2 FLAASH 输入数据要求  93
    4.1.2 QUAC 大气校正模块  93-96
      4.1.2.1 QUAC 大气校正模型  94-95
      4.1.2.2 QUAC 输入数据要求  95-96
    4.1.3 FLAASH 和 QUAC 大气校正结果  96-98
      4.1.3.1 大气校正所用数据源简介  96
      4.1.3.2 HJ-1A 超光谱数据的大气校正  96-98
  4.2 基于厚云光谱的快速大气校正(BCSQUAC)  98-100
    4.2.1 BCSQUAC 大气校正原理  98-99
    4.2.2 BCSQUAC 方法实验验证  99-100
  4.3 本章总结  100-101
  参考文献  101-102
第5章高光谱数据的降维  102-121
  5.1 波段增加与光谱距离之间的关系  102-106
    5.1.1 光谱角度制图  102-104
    5.1.2 相关系数  104-105
    5.1.3 欧式距离  105-106
  5.2 基于光谱距离的最优谱段选择算法 (Optimization Band Selection Algorithm Base on Spectral Metric)  106-110
    5.2.1 基于光谱角度制图的最优波段选择  106-108
    5.2.2 基于相关系数的最优波段选择  108-109
    5.2.3 最优波段选择算法实验验证  109-110
  5.3 改进的最优波段选择算法（ Improved optimization Band Selection Algorithm）  110-114
    5.3.1 改进的基于光谱角度制图的最优波段选择算法  111-113
    5.3.2 改进的最优波段选择算法的实验验证  113-114
  5.4 波段选择对光谱分类算法的影响  114-119
  5.5 本章小结  119-120
  参考文献  120-121
第6章基于空间特征的光谱分类与解混合  121-135
  6.1 光谱分类算法  121-127
    6.1.1 基于光谱特征的监督分类算法  121-122
    6.1.2 基于空间特征的监督分类算法  122-123
    6.1.3 基于空间特征的监督分类算法实验验证  123-124
    6.1.4 基于空间特征的非监督分类算法  124-126
    6.1.5 基于空间特征的非监督分类算法实验验证  126-127
  6.2 基于空间特征非监督分类的光谱解混合  127-132
    6.2.1 线性光谱解混合  127-128
    6.2.2 基于光谱冗余的端元选择  128-129
    6.2.3 光谱解混合实验验证  129-132
  6.3 本章小结  132
  参考文献  132-135
总结与展望  135-138
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果  138-139

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