基于光谱特征的高光谱遥感影像检索

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第25卷，第8期光谱学与光谱分析Vo1．25，No．8，ppl171—11752005年8月SpectroscopyandSpectralAnalysisAugust，2005基于光谱特征的高光谱遥感影像检索杜培军，陈云浩，方涛，唐宏1．中国矿业大学地理信息与遥感科学系，江苏徐州2210082．上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海2000303．北京师范大学资源科学研究所，北京100875摘要面向海量遥感信息管理中遥感影像检索的需求，以高光谱遥感信息为例对

2、光谱特征应用进行了探讨，提出基于光谱特征的遥感影像检索包括基于点源示例的检索和基于面源示例的检索，检索中的关键问题是光谱特征提取与相似性度量。基于光谱曲线的相似性度量可以采用光谱角和光谱信息散度进行；基于光谱特征的检索可以通过提取反射和吸收光谱、光谱特征匹配的方法进行；而光谱曲线量化指标如中心矩、分维数和信息熵等的效果较差，不适宜应用于检索。主题词基于内容的图像检索；高光谱遥感影像；光谱特征；相似性度量中图分类号：Tfy751．1文献标识码：A文章编号：1000—0593(2005)08—1171—05别与检

3、索等方面，根据提供的学习示例的光谱特征，在影像引言库检索满足条件的结果。面源检索提供的是一个或若干个区域即面状实体作为检基于内容的图像检索(content—basedimageretrieval，索模板，具体来说又可分为均匀面源检索和混合面源检索两CBIR)是近年来图像工程领域研究的热点之一，遥感影种情况。均匀面源检索是将检索模板作为一个均匀区域进行像是一种典型的图像数据，具有海量、多源、多尺度、多时特征提取，然后与影像库进行匹配；混合面源检索是将模板相、多光谱等特点。面向数字城市的遥感信息高效管理与检作为一

4、个混合区域，通过对区域特征的提取与统计进行检索是一项重要的工作’。。遥感影像检索一方面可以应索，在混合面源检索中，单纯依靠光谱特征有时难以实现，用于类似一般图像的颜色、纹理、形状等特征，另一方面针需要补充一些区域性的特征如模板内地物类别、区域数量与对遥感影像的特点，基于光谱特征和空间关系的检索应当得组成甚至形状等特征。两种检索模式如图1所示。到重视。光谱特征是遥感影像区别与一般图像的重要方面，无论在哪种检索模式下，两个关键问题是特征的提取表多光谱、高光谱遥感是目前遥感应用的主要信息源，其中隐达和相似性度量。高

5、光谱遥感中最常用的特征表达形式就是含着丰富的地物光谱特征”。本文将以高光谱遥感影像全部波段组成光谱向量，有时为了简化可采用一些量化指标检索为例，对遥感影像检索中光谱特征应用的相关问题进行对光谱向量进行描述。针对光谱曲线中的峰、谷特征，也可研究，以促进基于内容遥感影像检索研究的发展。以应用反射／吸收特征的匹配作为检索依据。1检索模式2基于光谱向量相似性度量指标的检索基于光谱特征的高光谱遥感影像检索模式包括基于点源光谱曲线(向量)是高光谱遥感影像中表达地物和象元最示例的检索和基于面源示例的检索。常用的方式，直接根

6、据光谱向量进行相似性度量是遥感影像基于点源示例的检索是提供某一点状模板(如地物光谱检索最常用、最简单的方法，关键在于象元光谱曲线相似性曲线、高光谱遥感影像象元向量等)，按照一定的特征和相的度量。通过对欧氏距离、相关系数、光谱角、光谱信息散似性度量准则检索与其匹配的所有影像单元(象元或区域)，度(spectralinformationdivergence，SID)的综合比较分析，光最终确定检索结果集。这种模式通常出现在一些典型地物识谱角和SID具有较好的效果，而距离和相关系数相对来说效收稿日期：2003．11—

7、28，修订日期：2004—04—13基金项目：国家“863”高技术基础(2001AA135091)、中国博士后科学基金(2002032152)和山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室开放基金(2002—03)资助项目作者简介：杜培军，1975年生，中国矿业大学副教授，博士，上海交通大学博士后*通讯联系人维普资讯http://www.cqvip.com1172光谱学与光谱分析第25卷基于点源示例的检索特相影遥基于光谱特征的I征似索像感高光谱影像检索广Il均⋯匀樟板检⋯索‘l提性引特影基例于的面检源索示H取度量

8、库征库像L_1混合模板检索卜_—，Fig．1Twomodesofcontent·basedRSimageretrieval果较差。SID常用来衡量象元相似性和可分离性，其计算如式光谱角(Spectralangle)是指具有同样波长范围的两个象(2)元向量在光谱空间上所形成的夹角，其计算如式(1)所示：SID(A，B)=D(AIlB)+D(BlA)(2)N式中A，B，A·B曼：。∞。广■——一『I■—