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中国科学院合肥物质科学研究院专利：高光谱遥感器飞行中基于太阳和大气特征谱线的光谱定标方法
日前，由国土卫星遥感应用中心作为责任单位申报的“高光谱遥感卫星业务化能力建设阶段性进展”成功入选由中国遥感应用协会与《遥感学报》等多家单位组织的“2020年度中国遥感领域十大事件”。
高光谱遥感信息机理与多学科应用成果通过鉴定
中国科学院遥感与数字地球研究所 光谱 遥感
2015/10/13
2015年10月10日，由中国科学院遥感与数字地球研究所牵头完成的“高光谱遥感信息机理与多学科应用”成果在北京通过鉴定。
该成果面向高光谱遥感科学前沿以及国家对空间信息的重大需求，在光谱成像机理、高光谱信息处理与目标探测、前沿应用领域均取得了系列重大创新性成果，培育和引领了我国高光谱学科发展，首次实现了向美国、日本、澳大利亚等发达国家的遥感技术输出，在国内外均产生了重大影响，为我国高光谱遥感跻身...
基于轻小型无人直升机平台的高光谱遥感成像系统
遥感技术 轻小型无人直升机 高光谱成像 几何校正
2016/8/16
设计并实现了一套基于轻小型直升无人机的高光谱遥感成像系统。该系统包括高光谱成像,采集存储,姿态和位置测量及地面监视控制等部分。在烟台和扬州分别进行了两次飞行实验,获取了高分辨率的高光谱数据。分析了该系统在无人机平台上工作的性能。对实验数据分析后,发现平台姿态和位置的变化对地物目标的光谱信息无明显的影响,但对几何特性有明显影响,实验中平台的振动导致图像在横向有4个像元的抖动。最后利用POS数据对图像...
提出了一种能够良好地保持高光谱遥感图像细节特征的噪声去除方法。该方法首先利用噪声调整的主成分分析(NAPCA)进行特征提取,再利用复小波变换(CWT)对NAPCA 变换后的低能量成分进行去噪处理。对此低能量成分的每个波段利用二维复小波去噪,此时复小波系数采用BivaShrink 函数进行收缩。然后对低能量成分的每条光谱进行一维复小波变换,利用邻域阈值函数进行小波系数的收缩。对AVIRIS 图像贾斯...
基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类
图像处理 高光谱遥感 自适应稀疏表示 分类
2013/11/20
针对多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题，从稀疏表示基本理论出发建立了一个基于自适应稀疏表示的高光谱分类模型。利用训练样本构建字典，聚类每一步迭代所产生的余项，将聚类中心作为新的字典原子，然后将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合，令字典能够更适应于样本的稀疏表示。利用华盛顿地区的HYDICE高光谱遥感数据进行试验，并且与主成分分析、线性鉴别分析、支持向...
基于集群和GPU的高光谱遥感影像并行处理
高光谱遥感 高性能计算 集群 GPU
2016/9/2
以高光谱遥感影像数据处理中的主成分分析（PCA）和最小噪声分离（MNF）以及光谱相关系数填图（SCM）算法的并行化为目标，分别在集群环境下基于MPI设计并实现了协方差矩阵并行算法，以及基于GPU设计并实现了SCM并行算法，并在高光谱遥感影像数据处理中得到应用和验证。实验结果表明，高光谱遥感影像数据处理高性能计算对于提高和改善其时间性能具有显著效果，是高光谱遥感工程化应用快速处理重要的技术手段。
基于ISOMAP的高光谱遥感数据的降维与分类
流形学习 等距特征映射 特征提取 高光谱遥感数据分类
2016/9/1
为挖掘高光谱遥感数据内在的非线性结构特性，采用全局化流形学习算法等距特征映射（ISOMAP）对高光谱遥感数据进行非线性降维，并取得了优于常用的最小噪声分离（MNF）变换方法的结果，具有更好的数据压缩性能。将光谱角相似性度量方法用于ISOMAP 算法，取得良好的降维效果。通过把ISOMAP 降维算法和k-最邻近分类器相结合对降维后子空间特征进行分类，实验表明：ISOMAP 利用较少的特征维数获得比M...
本文在研究再生核Hilbert空间的支持向量机和小波分析理论的基础上，构建了基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机（小波支持向量机）。在高光谱遥感分类方面，支持向量机存在着分类精度不高和参数选择困难等问题。
高光谱数据的非线性性质是不可忽视的重要特点，现有的流形学习方法通过保持局部数据点间的线性关系进行降维，能有效的提高地物的分类精度。但是大多数基于流形学习的降维方法不能同时兼顾类内样本的几何结构与类间样本的判别信息。为此，本文发展了一种基于局部判别正切排列（Local Discriminative Tangent Alignment, LDTSA）的高光谱影像降维方法。LDTSA源于局部正切空间排列...
柴达木盆地烃蚀变矿物高光谱遥感识别研究
高光谱遥感 石油 天然气
2009/11/24
高光谱遥感识别烃蚀变矿物可用于探测油气烃类微渗漏和定位地下油气藏。以有天然气分布的柴达木盆地东部三湖地区为研究区，对Hyperion高光谱数据进行重采样处理，克服了目标识别矿物不明显和传感器低信噪比的影响。通过确定烃蚀变矿物高光谱遥感探测的指示标志，采用线性光谱（SAM）拟合与光谱匹配（SAM）相结合的方法确定了影像端元对应的矿物组分。识别结果表明，合理缩减影像波段数和确定影像端元的方法，能有效提...
高光谱遥感技术在地质领域中的应用
高光谱 地质 植被
2009/11/23
近年来，高光谱应用技术在地质领域得到了深入的应用与发展，不仅深化了地质学的基础研究，也推动着遥感地质填图从岩
性填图向矿物填图的飞跃，推进了高光谱遥感技术在成矿预测、地质成生环境成因信息探测、植被地化信息与理化信息提取以及矿
山环境调查等应用的不断深入。本文围绕高光谱技术的特点，并结合作者近年来的工作实践，论述了高光谱技术在上述领域的实际
应用情况与应用效果。