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《高光谱遥感数据解译地最佳波段选择方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第16卷 第2期中国科学院研究生院学报Vol.16No.21999年 10月JournalofGraduateSchool,AcademiaSinicaOct.1999高光谱遥感数据解译的最佳波段选择方法研究刘建平(第二炮兵80809部队)赵英时(本院地学教学部)摘 要 分析了遥感图像解译中多光谱遥感数据选择最佳波段组合所用信息量诸方法的内在联系,说明了信息量方法用于高光谱遥感数据最佳波段选择的局限性,提出了基于类间可分性的最佳波段选择原则和方法.通过试验,说明了各种处理方法的有效性、局限性和计算复杂度.关键词 高光谱遥感数据,最佳波段选择,信息量,可分性 成像
2、光谱遥感技术将成像技术与光谱技术结合在一起,在对目标的空间特征进行成像的同时,对每个空间像元经过色散形成几十个乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖,得到包[1]含丰富地表资源与环境信息的海量高光谱遥感数据.高光谱数据提供了大量地物组成等光谱特征的微弱差异,通过处理分析,可以直接识别地物类型组分等.但是,在数据分析、专题提取的同时,仍离不开对图像的目视解译.一方面,这可以抓住问题的要害,减少工作量,快速得到所需结果;另一方面,人眼对彩色图像比对全色图像的识别能力强,高光谱遥感数据往往需要通过处理,变成人们易于理解的可视化的信息.高光谱遥感数据波段众多,数据量庞大,这
3、对最佳波段的选择带来很大困难.为快速、准确地从这些数据中提取资源与环境信息,识别不同的物质,揭示目标的本质,则需要依据实际应用的具体要求,选择最佳波段进行处理和解译.对于多光谱遥感应用中的最佳波段选择问题,已有多篇文章分别提出了熵、联合熵、协方[2～6]差矩阵行列式值以及最佳指数等多种不同的方法.那么,上述模型、方法在高光谱遥感数据最佳波段选择过程中是否依然有效?它们之间有什么样的内在联系?分别适用于什么样的条件?反映客观实际的精度如何?是否还有适合于高光谱遥感数据最佳波段选择的其他方法?若有,其模型是什么?物理意义怎样?诸如此类问题,在高光谱遥感应用研究中非常重
4、要,本文将对这些问题作以探讨.1 最佳波段选择的理论模型目视解译在高光谱遥感图像分析中仍起到相当大的作用.由于人眼对彩色敏感且分辨能力强,故应充分利用信息丰富的彩色合成图像进行目标判读.一般的数字图像处理系统都采用 收稿日期:1999209201153第16卷中国科学院研究生院学报第2期红、绿、蓝三色合成原理形成彩色图像,对于n波段图像,选择其中3个波段的方法数为n3(n-1)3(n-2)/3!种,再考虑每个波段有三种原色可选,这样就可以组合成n3(n-1)3(n-2)种彩色图像.对于具有几十个乃至几百个波段的高光谱遥感数据,显然,用一一试验的方法是行不通的,必
5、须解决最佳波段选择问题.选择的原则有两点:(1)所选择的波段或波段组合的信息量最大;(2)所选择的波段或波段组合对于所需识别的地物类别之间最容易区分.1.1 基于信息量的最佳波段选择一般来说,选择波段的一个主要依据是该波段的辐射量的方差应尽可能大,因为方差的大小体现了所含信息的多少.但由于景物各波段的辐射特性之间的相关性,用三个方差最大的波段合成的结果并不一定能获得最多的信息.当三者之间相关很强时,各波段所包含的信息之间有着大量的重复和冗余.因此,选择三个波段的组合时,必须同时考虑方差要大而相关性要小这样两个条件,即考虑组合图像的信息量最大.[2]1.1.1 熵与
6、联合熵根据仙农信息论的原理,一幅8bit表示的图像X的熵为:255H(X)=-∑Pilog2Pi(比特)i=0式中X为输入图像,Pi为图像像素灰度值为i的概率.同理,三个波段图像的联合熵为:255H(X1,X2,X3)=-∑pi1,i2,i3log2pi1,i2,i3i1,i2,i3=0 这样,对所有可能的波段组合计算其联合熵,并按照从大到小的顺序进行排列,则最佳波段选择问题就得到解决.[3～5]1.1.2 组合波段的协方差矩阵行列式在正态分布条件下有:T-1pi(x)=1/ksexp[-(x-…x)Ms(x-…x)]N/21/2式中:Ks=(2π)
7、Ms
8、,M
9、s为样区协方差矩阵,x为图像变量,N为波段数,M为样区的象元总数.遥感数据象元变量近似正态分布,故有:M1T-1S=ln(Ks)+∑x3Ms3Pi(x)2i=1 对于无偏估计,由上式得到:NNN1S=+ln(Ks)=+ln(2π)+ln
10、Ms
11、2222 由此可以看出,图像熵随变量协方差矩阵Ms的行列式值的变化而变化.因此,通过计算三个波段组合的协方差矩阵行列式,其数值的大小就反映了组合波段的信息量的大小.[6]1.1.3 最佳指数(OIF)因为图像数据的标准差越大,所包含的信息量也越大,而波段间的相关系数越小,表明各波段图像数据的独立性越高,信息的冗余度越小.
12、故也可采用
