基于光譜知識的高光譜圖像自動識別方法

牛志宇 趙慧潔

（北京航空航天大學 儀器科學與光電工程學院，北京 100191）

基于光譜知識的高光譜圖像自動識別方法

牛志宇 趙慧潔

（北京航空航天大學 儀器科學與光電工程學院，北京 100191）

針對傳統高光譜圖像礦物識別方法未能充分利用礦物光譜診斷吸收特征與礦物光譜知識、識別過程人為干預多等問題，提出了一種基于光譜知識的高光譜圖像自動識別方法.該方法引入了基于光譜吸收特征與波形特征的光譜知識作為自動識別的標準，利用連續統去除操作增強光譜吸收特征，采取基于光譜主次吸收特征的識別決策策略，建立多級約束準則以提高識別精度及避免誤識別，通過利用模擬數據進行算法精度評價并應用航空高光譜成像儀AVIRIS（Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer）數據進行應用分析與驗證.結果表明:當圖像信噪比大于200時，識別準確率可以達到80.3%，能夠得到良好的識別結果以及較高的精度，并實現了基于高光譜圖像的礦物自動識別.

高光譜遙感;自動識別;光譜吸收特征

高光譜遙感是20世紀80年代發展起來的新型遙感探測技術，它將成像與光譜技術相結合，主要特點是光譜連續、分辨率高，并在獲取地表空間圖像的同時得到地物的連續光譜信息，從而為地物的精確識別提供了強有力的探測手段.礦物識別是高光譜遙感應用最成功的，也是最能發揮其優勢的應用領域［1］，高光譜數據礦物識別技術不僅在礦產資源勘查和評價中發揮重要作用，而……