本文關(guān)鍵詞：高光譜礦物波譜特征盲提取及目標檢測研究

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【摘要】：目標檢測是一種將圖像分為目標和背景的二分類問題,在高光譜遙感中,借助其豐富的地物信息,將感興趣的目標檢測出來為研究所用,所以高光譜目標檢測技術(shù)在軍事偵察,巖礦識別,環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。特別是在巖礦識別中,高光譜目標檢測作為一種新的檢測識別技術(shù),與傳統(tǒng)礦物識別相比,具有獨特的光譜優(yōu)勢,可以準確而且快速的進行大范圍地區(qū)的地質(zhì)填圖。另一方面,使用高光譜遙感影像可以分類和識別人類無法到達的地區(qū)的地物,為新地區(qū)探測提供數(shù)據(jù)資料。但地物光譜存在異物同譜,同物多譜的現(xiàn)象,而且目標易存在于亞像元中,光譜信息呈現(xiàn)弱小狀態(tài),加之高光譜具有高維數(shù),為目標檢測的準確性帶來一系列困難。本文在概述了線性混合模型以及現(xiàn)階段礦物波譜分析方法的基礎(chǔ)上,探討了基于均方協(xié)預(yù)測誤差的盲源提取方法(Blind Source Extraction Based On Mean Square Cross Prediction Error,MSCPE_BSE)在礦物檢測中的效果。論文主要研究工作如下:首先系統(tǒng)地介紹了高光譜目標檢測技術(shù),礦物檢測技術(shù)和盲信號處理技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,重點介紹了約束能量最小化(Constrained Energy Minimization,CEM),自適應(yīng)余弦估計(Adaptive Coherence Estimator,ACE)等部分經(jīng)典的目標檢測算法,同時分析了MSCPE_BSE的理論基礎(chǔ)與實現(xiàn)過程,經(jīng)仿真實驗驗證,與經(jīng)典算法檢測結(jié)果對比,MSCPE_BSE具有良好的檢測效果。其次提出了一種基于子空間的MSCPE-BSE的亞像元目標檢測方法。該方法與MSCPE_BSE相比,探測值由正交投影算子得到而非檢測信號與目標光譜之間的相關(guān)系數(shù)。同時引入子空間思想,通過移動子空間來確定目標的位置,進而在包含目標的子空間中實行更深入的研究;縮小范圍,減少數(shù)據(jù)量,提升檢測的效率。通過Matlab仿真實驗驗證,相比于經(jīng)典檢測方法,該方法能較精確的檢測出目標的位置,展現(xiàn)較好的檢測性能。最后將上述提出的方法與經(jīng)典檢測方法運用到礦物檢測當中,并通過檢測結(jié)果圖與虛警率,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線等評價指標,定性與定量地評價了這些方法的性能。實驗結(jié)果證明,基于子空間的MSCPE-BSE方法能夠在包含相似度較高礦物的混合光譜數(shù)據(jù)中檢測出目標礦物,且虛警較少,檢測性能有所提高。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP751

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本文編號：1194396