高光譜吸收峰的特征定量化分析方法研究.pdf

1、高光譜遙感作為最近幾十年發(fā)展起來的技術(shù)，在各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著越來越重要的作用。在高光譜眾多的研究分支中，光譜匹配是一個(gè)重要的研究方向。高效率高精度的光譜匹配算法是實(shí)現(xiàn)高光譜分類的一個(gè)手段。由于高光譜曲線可以看作是一個(gè)高維矢量，具有方向和數(shù)值兩方面的特性。傳統(tǒng)的光譜匹配方法往往只是側(cè)重光譜的方向或者數(shù)值特性，加上高光譜遙感數(shù)據(jù)又容易受到噪聲、大氣的干擾，造成高光譜數(shù)據(jù)的信噪比過低，使光譜匹配的精度降低。為解決這一問題，根據(jù)光譜曲線的吸收峰反

2、映了地物內(nèi)在分子結(jié)構(gòu)的這一基本特點(diǎn)，本文重點(diǎn)研究了在高光譜吸收峰特征參量的基礎(chǔ)上進(jìn)行的光譜匹配方法，主要工作如下：
　?。?）綜述了高光譜匹配的基本知識(shí)和研究現(xiàn)狀。對高光譜匹配和光譜的吸收特征參量做了介紹，比較了常用光譜匹配算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　?。?）提出了基于高光譜吸收峰特征參量的光譜匹配方法。根據(jù)不同物質(zhì)的光譜吸收峰特征相異的特點(diǎn)進(jìn)行光譜的匹配。首先對得到的光譜曲線進(jìn)行包絡(luò)線消除與歸一化預(yù)處理，然后基于新提出的光譜吸收特征

3、參數(shù)以及重新定義的光譜特征參量重新組成了吸收峰特征參量矩陣，最后根據(jù)特征矩陣的相似度進(jìn)行光譜匹配，通過兩組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，根據(jù)新的特征參量和匹配算法，匹配的結(jié)果在精度上有一定的提升。
　?。?）提出了一種基于歐氏—余弦距離的聯(lián)合距離選擇算法，根據(jù)選擇后的吸收峰特征參量矩陣進(jìn)行光譜曲線匹配。該算法首先根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)特征參量矩陣與待測特征參量矩陣的每個(gè)向量的余弦—?dú)W氏距離來逐一尋找吸收峰的匹配向量，之后根據(jù)選擇后的吸收峰特征參量矩陣進(jìn)行光譜匹配。