基于Hyperion高光譜數(shù)據(jù)的城市地物識(shí)別與分類研究.pdf

1、城市化飛速發(fā)展的今天，對(duì)于城市環(huán)境信息的監(jiān)測(cè)對(duì)于改善城市生態(tài)環(huán)境、規(guī)范城市規(guī)劃管理等具有重要的意義。城市下墊面尤其是大量不同年代、材料、成分的人工地物，其光譜多樣性遠(yuǎn)超過自然環(huán)境。高光譜數(shù)據(jù)豐富的光譜信息可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)源光譜分辨率方面的不足，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)城市地物更為精細(xì)的識(shí)別和分類。對(duì)此，本文從以下幾個(gè)方面對(duì)高光譜城市地物識(shí)別進(jìn)行了探討:
　　首先，本文闡述了采用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行城市研究的意義和目標(biāo);介紹了高光譜遙感硬件的發(fā)展概

2、況，概括了大氣校正技術(shù)、光譜特征提取、影像融合及地物識(shí)別和分類技術(shù)等影像分析技術(shù)的研究動(dòng)態(tài)，以及高光譜遙感在地質(zhì)調(diào)查、植被分析、水環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)信息和大氣環(huán)境等領(lǐng)域的應(yīng)用;提出里本次研究的主要內(nèi)容和研究框架。
　　其次，對(duì)本次研究的區(qū)塊現(xiàn)狀進(jìn)行介紹，針對(duì)Hyperion高光譜數(shù)據(jù)，通過幾何校正、輻射定標(biāo)、波段選擇以及FLAASH(FastLine-of-sightAtmosphericAnalysisofSpectralHyper

3、-cubes)大氣校正消除Smile效應(yīng)等一系列預(yù)處理，獲得地物的真實(shí)反射率;再根據(jù)研究區(qū)內(nèi)幾種典型地物在全波段范圍內(nèi)的光譜特性以及不同波段的信息量和相關(guān)性，對(duì)波段進(jìn)行重采樣，保留信息含量多、相關(guān)性小和地物可分性強(qiáng)的波段作為最佳波段。
　　在此基礎(chǔ)上，通過總結(jié)歸納遙感影像數(shù)據(jù)融合的發(fā)展現(xiàn)狀及各常用算法的優(yōu)缺點(diǎn)，采用Gram-Schimdt(GS)正交化變換法，以高分辨率的SPOT全色影像為基準(zhǔn)影像，對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，融合后

4、的影像在空間分辨率上有明顯的提高，并且地物的光譜信息損失不大，保持了原有的光譜形態(tài)。
　　再次，對(duì)城市常見地物類型的光譜特征進(jìn)行分析，根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況，通過實(shí)地調(diào)查及遙感影像目視解譯，確定九類城市地物作為研究對(duì)象。在此基礎(chǔ)上針對(duì)現(xiàn)有地物端元提取方法的不足，采用純凈像元指數(shù)與光譜角匹配(SAM，SpectralAngleMapper)相結(jié)合的方法提取了九類地物的端元光譜并建立參考光譜庫，作為后續(xù)地物識(shí)別分類的基礎(chǔ)。
　　最后

5、，針對(duì)現(xiàn)有常用的高光譜影像識(shí)別及分類方法，采用監(jiān)督分類中的光譜角匹配方法(SAM)和線性光譜分解方法(LSU，LinearSpectralUnmixing)分別對(duì)最佳波段選擇前后及數(shù)據(jù)融合前后的高光譜影像進(jìn)行識(shí)別分類，并進(jìn)行圖像結(jié)果及地物面積統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明:星載高光譜數(shù)據(jù)可以較為準(zhǔn)確的識(shí)別出常見的城市地物類型，采用的識(shí)別方法對(duì)結(jié)果尤為重要，并且高光譜影像的融合處理可以一定程度上提高分類結(jié)果的精細(xì)度和準(zhǔn)確度;當(dāng)采用SAM方法對(duì)融合后的