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《第十七届中国遥感大会摘要集》2010年
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基于隐马尔可夫模型的光谱匹配算法

付晶  舒宁  孔祥兵  
【摘要】:高光谱遥感数据将传统的图像维与光谱维信息结合起来,不仅能得到地表的空间图像,还获取了每个像元的连续光谱信息。丰富的空间、辐射和光谱信息使得高光谱影像分析处理集中在光谱维上进行。光谱匹配技术是成像光谱地物识别和目标探测的关键技术之一,可依据地物光谱特征进行匹配,用于识别地物类别。传统的光谱匹配方法有欧式距离匹配、光谱角(SAM)匹配、光谱相似度(SCF)匹配,这几种方法中,SAM效果较好,但区分度也不高,结果不理想。本文引入马尔可夫随机场理论,用隐马尔可夫模型来描述像元向量的隐藏光谱特性。由于单个地物的光谱信号受地物本身、大气条件、传感器噪声及周围环境的影响,具有多样性和不稳定性;因此对单个像元而言,传感器在每个波段所获取的辐射值可视为随机的,光谱向量可视为马尔可夫随机场。将高光谱影像数据中单个像元的光谱向量看作观测值,像元光谱作为待匹配光谱,将已知地物类别的光谱作为参考光谱。分别计算待匹配光谱和参考光谱库的隐参数,用隐马尔可夫过程描述光谱之间的相关性,将似然度最大的光谱视为同一类。其中,用Expectation Maximization(EM)算法计算隐马尔可夫模型的隐参数。本文从USGS标准光谱库数据中选取了5种地物,用基于隐马尔可夫模型的光谱匹配方法进行试验。同时,还用同样的影像数据试验了欧式距离、光谱角、光谱相似性匹配方法,并将结果进行了对比分析。将待匹配光谱与参考光谱曲线可视化进行比较,实验结果表明:欧式距离模型粗略,不能有效的区分地物;光谱角、光谱相似度匹配模型稍为理想,但有时也难以区分相似的地物;利用隐马尔可夫模型能有效的描述地物光谱特性,能更好的区分地物,光谱匹配的效果更好。
【分类号】:TP751

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