高光谱亚像元目标探测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种高光谱亚像元目标探测方法，该方法包括：建立目标光谱和待测图像像元光谱二维矩阵的逆模型；获取该逆模型的回归系数向量；根据得到的回归系数向量获取各像元的马氏距离；判定马氏距离大于阀值的回归系数所对应的像元为亚像元目标点。本发明专利技术还提供了一种高光谱亚像元目标探测装置，采用本发明专利技术的亚像元目标探测方法及装置，不需要背景端元光谱的先验信息，对背景光谱的复杂度不敏感，具有较高的目标探测准确度和较快的运算速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高光谱遥感探测
，尤其涉及一种高光谱亚像元目标探测方法及装置。
技术介绍
高光谱遥感是二十世纪末地球观测系统中最重要的技术突破之一，它克服了传统单波段、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，以较窄的波段区间、较多的波段数量提供遥感信息，能够从光谱空间中对地物予以细分和鉴别，在资源遥感、环境遥感、生态遥感等领域得到了广泛应用。高光谱遥感数据最主要的特点是将传统的图像维与光谱维信息融合为一体，在获取地表空间图像的同时，得到每个地物的连续光谱信息，该光谱信息能够反映出复杂背景下弱小目标和背景的细微差别，因此可借助丰富的光谱信息发现空间特征难以或无法探测的地面目标。由于目前高光谱遥感空间分辨率有限，单一像元很难只包括一种地物成分，其光谱往往是多种地物光谱的混叠，因此对于此类体积尺寸小于像元空间分辨率的目标探测称为亚像元目标探测。前述的空间分辨率即是指图像上所能辨别的地面物体最小尺寸。高光谱目标探测技术被广泛的应用于军事目标探测、矿物勘探、植被分布评估、环境污染检测等领域。 目前常见的亚像元目标探测方法主要包括复合光谱最小二乘分离的探测方法、基于正交子空间投影(OSP，Orthogonal Subpixel Projection)的探测方法和基于广义似然比的探测方法等。 其中，复合光谱最小二乘分离的探测方法为由于待测图像中的任一像元光谱均可以看成多种基本物质的光谱的加权和，权值即对应像元中各组成物质所占的混合比例，如果图像地物中各像元组分的纯光谱可从已知的光谱数据库中得到，则可以利用有约束最小二乘方法计算出目标对应的组分光谱在混合像元光谱中所占的比例，从而探测小于地面像元的目标。该方法可以对像元光谱进行定量分析，但前提是需要各像元组分光谱的先验信息，因此很难应用到背景未知的目标探测领域。 基于OSP的探测方法，主要是将像元光谱向量投影到背景特征的正交子空间，从而消除背景信息，突出目标光谱信息。现有技术中存在一种无监督的正交子空间投影方法对亚像元目标进行检测，该方法首先利用一种迭代的方法找到一组背景地物的端元光谱，也即地物中各组成物质的纯光谱，而后利用这些背景地物端元光谱构造检测算子，动态的对亚像元目标进行检测。该方法可以在背景地物端元未知的情况下构造出OSP检测算子，对背景噪声有一定的抑制作用，但由于计算所得到的背景地物端元光谱精确度不高，导致探测准确度不高，而且计算耗时较长。 现有技术中还存在一种基于广义似然比的探测方法，主要是先假设背景光谱信息满足某种多维分布，然后构造一定的检测算子通过假设检验的方法判定像元中是否含有潜在的目标光谱。这种方法能够给出理论上的虚警率，从而自适应地调节阈值，但该方法只能检测出背景中的奇异点，且需要一定的图像信息，训练样本的好坏对探测结果的影响较大。由于该探测方法需要有背景地物的先验信息，且对背景复杂度较为敏感，不能在背景变化复杂的小目标探测领域进行。 综上所述，现有技术中的亚像元目标探测方法大都需要背景地物端元光谱的先验信息，对背景光谱的复杂度较为敏感，而且目标探测的准确度较低、速度较慢。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种高光谱亚像元目标探测方法及装置，以解决现有技术中的亚像元目标探测方法需要背景端元光谱先验信息，目标探测准确度较低和速度较慢的缺陷。 为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的 本专利技术一种高光谱亚像元目标探测方法，包括以下步骤 建立目标光谱和待测图像像元光谱二维矩阵的逆模型； 获取所述逆模型的回归系数向量； 根据所述回归系数向量获取各像元的马氏距离； 判定马氏距离大于阀值的回归系数所对应的像元为亚像元目标点。 其中，所述建立目标光谱和待测图像像元光谱二维矩阵的逆模型，具体包括 将获取的待测图像像元的三维高光谱数据表示为高光谱反射率的二维矩阵Rm×n＝，0<i≤x,0<j≤y， 或Rm×n＝，0<i≤x,0<j≤y, 其中，Rn×m表示像元光谱的二维矩阵，和表示像元的光谱矢量，m表示波段数，n表示图像像元总数，x表示图像像元行数，y表示图像像元列数，n＝x×y； 建立所述目标光谱和所述待测图像像元光谱二维矩阵的线性关系 SI＝Rm×n×cPLS+Em×I， 其中，St表示目标光谱向量，Rn×m表示像元光谱的二维矩阵，cPLS表示回归系数，Em×1表示噪声向量。 其中，所述将三维高光谱数据表示为二维矩阵和建立线性关系之间，还包括对所述目标光谱和所述待测图像像元光谱二维矩阵进行预处理。 其中，所述预处理包括标准正交变换处理或附加散射校正处理。 其中，所述标准正交变换处理具体包括 其中，phkSNV表示经过正交变换处理后待测图像中第h个像元在第k个波段的反射率值， 表示待测图像中第h个像元在各个波段处反射率的平均值，m表示波段数，m-1表示自由度； 所述附加散射校正处理具体包括 计算平均光谱矢量 对每一个像元光谱进行线性回归 进行附加散射校正 其中，表示平均光谱矢量，表示对所有像元光谱矢量的求和，ph表示第h个像元的光谱矢量，mh、bh分别表示第h个像元光谱矢量ph与所有像元平均光谱的线性回归的斜率与截距，ph(MSC)表示经过附加散射校正后的像元光谱矢量。 其中，通过偏最小二乘迭代方法获取所述逆模型的回归系数向量，具体包括 a、根据目标光谱向量获取初始权重向量其中，St表示目标光谱向量，wn表示初始权重向量，R表示像元光谱的二维矩阵； b、根据所述初始权重向量计算得分向量tn＝RTwn，其中，tn表示得分向量，R表示像元光谱的二维矩阵，wn表示初始权重向量； c、根据所述得分向量计算所述目标光谱的载荷向量qn＝Sttn，其中，qn表示所述目标光谱的载荷向量，St表示目标光谱向量，tn表示得分向量； d、根据所述得分向量计算所述像元光谱二维矩阵的载荷向量pn＝Rtn，其中，pn表示所述像元光谱二维矩阵的载荷向量，R表示像元光谱的二维矩阵，tn表示得分向量； e、获取所述回归系数向量cPLS＝W(PTW)-1QT，其中，Q＝{q1,q2...qn}，P＝{p1,p2...pn}， W＝{w1,w2....wn}； f、计算残差平方和其中，SS(n)表示残差平方和，m表示波段数，R0表示原始的像元光谱二维矩阵，St表示目标光谱向量，设定阀值为G，若SS(n-1)SS(n)≤G，则取该SS(n)对应的cPLS为回归系数向量；否则，令St＝St-tn qn，R＝R-tn pn，返回步骤a重复上述操作，直到SS(n-1)-SS(n)≤G，然后获取回归系数向量cPLS。 本专利技术还提供了一种高光谱亚像元目标探测装置，包括 模型建立单元，用于建立目标光谱和待测图像像元光谱二维矩阵的逆模型； 回归系数向量获取单元，用于获取所述逆模型的回归系数向量； 马氏距离获取单元，用于根据所述回归系数向量获取各像元的马氏距离； 判定单元，用于判定马氏距离大于阀值的回归系数所对应的像元为亚像元目标点。 其中，所述模型建立单元包括 矩阵生成子单元，用于将待测图像像元本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高光谱亚像元目标探测方法，其特征在于，包括以下步骤：建立目标光谱和待测图像像元光谱二维矩阵的逆模型；获取所述逆模型的回归系数向量；根据所述回归系数向量获取各像元的马氏距离；判定马氏距离大于阀值的回归系数所 对应的像元为亚像元目标点。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李庆波，张广军，聂鑫，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]