高光谱成像仿真与管理系统技术报告.doc

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1、高光谱图像及仿真系统技术报告二0一五年九月目录第1章引言1第2章高光谱成像仿真与管理系统技术难点32.1高光谱成像仿真与管理系统的原理32.2高光谱成像仿真与管理系统的技术难点52.3高光谱目标检测技术研究现状52.3.1高光谱图像数据特点62.3.2高光谱图像分类研究62.4高光谱成像仿真与管理系统概述72.4.1客户端系统概述7第3章高光谱成像仿真与管理系统设计方案93.1技术原则93.2相关标准103.2.1文档的参考文献113.2.2引用文档173.3系统测试条件183.4系统实施方案183.5系统监测方案203.

2、5.1功能检测203.5.2性能检测213.6高光谱成像仿真与管理软件总线设计213.7系统运行环境223.7.1系统硬件环境223.7.2系统软件环境233.7.3系统建设过程23第4章高光谱成像仿真技术与管理系统实现254.1图像库功能模块系统实现254.2图像诊断功能实现26第5章系统创新点275.1技术创新关键点27第6章技术重点与适用范围286.1技术重点286.2适用范围28第7章应用前景和推广应用情况297.1应用前景297.2推广应用情况29第1章引言高光谱图像是将地物几十乃至几百个波段的光谱和相应的空间图

3、像有机结合的三维图像，其中丰富的光谱信息大大提高了目标的检测能力，因此，针对高光谱图像进行目标检测已成为遥感技术的一个重要应用研究方向，然而，由于成像光谱仪的空间分辨率较低，导致高光谱图像中普遍存在混合像元。在接受目标辐射光谱时能分辨的最小波长间隔是成像光谱仪的重要指标之一，这种间隔越窄，光谱分辨率越高，根据光谱分辨率的不同，可分为多光谱型、高光谱型和超高光谱型。高光谱成像技术已经成功地应用于遥感和航空航天军事侦察领域，它不但能对地面目标拍摄高分辨率单谱图像，而且还能将每一个目标像素的光谱测出。通过测出的这些光谱特征曲线，

4、可反演出对每一个目标像素的目标五组成成份，如树叶，绿色油漆还是塑料。从而区分开自然背景与军事目标的差别，并判断出目标的性质和种类。其最突出的特点是能够鉴别材料的组成成份，进一步揭露与背景材料不同的目标伪装。利用光谱鉴别物质成份的技术应用于军事，出现了高光谱成像侦察手段，成像光谱仪能拍摄目标的几何图像，还能显示目标的光谱特征。不同的地物类型对应不同的光谱特征，这一特征成为人们提取地表信息和认识、识别地物的重要手段和思想。高光谱成像仪在一定条件下测绘得到各类地物的光谱指纹数据，对快速实现感兴趣未知地物匹配和提高高光谱遥感分类水

5、平有着极重要的作用。自20世纪60年代后，随着传感器技术、电子计算机技术、数据通讯技术等当代科技的快速进步，高光谱成像技术也得到迅速的发展，其覆盖的波长范围更宽，从可见光延伸到短波红外，甚至到中波红外和热红外，光谱分辨率也更高。高光谱遥感以较窄的波段区间、较多的波段数量提供大量遥感光谱信息，克服了传统的单波段，多光谱遥感在波段数、波段范围、精细信息表达等方面的局限性，使得地物在光谱空间中可以做更细的分类和鉴别。高光谱在地址、植被生态、土壤，以及城市应用等方面的研究中取得了引人注目的成果，已经成为当前遥感的一个重要的发展方向

6、。高光谱遥感图像包含观测场景中的空间信息和光谱信息，具有“图谱合一”的特性。与一般的图像检测相比，高光谱图像目标检测除了可以利用空间信息之外，还可以利用光谱信息。由于光谱特征是不同化学成分的物质所具有的固有特征，结合该特征可大大提高在目标检测和识别过程中对目标进行定性和定量分析的能力，从而准确、高效的进行图像信息的判读、理解，提高在某复杂环境下和杂乱回波背景中对低空间分辨率小目标和低对比度目标的识别能力。与全色和多光谱遥感相比，利用高光谱遥感进行目标检测的优势也很突出。由于传统的多光谱遥感技术的光谱分辨率分常有限，导致其获

7、取的数据中产生很多“异物同谱”和“同谱异物”现象，而高光谱遥感技术可以获取丰富的地物光谱辐射信息，对目标检测识别的能力大大提高，并且可以区分同类目标的细微差异，为目标精细检测提供了数据基础。高光谱遥感数据中成像波段数量增多，蕴含有丰富的目标光谱知识，这些光谱知识通过不同的表现和组合方式可以转化为不同的特征，为目标检测提供了更广泛的特征分析空间。Althoughresearchinsoftwareengineeringlargelyseekstoimprovethepracticesandproductsofsoftware

8、development,manypracticesarebaseduponcodificationofexpertknowledge,oftenwithlittleornounderpinningfromobjectiveempiricalevidence.Softwaredesignpatternss