高光譜成像是一種具有“圖譜合一”特性的新型遙感監(jiān)測(cè)手段。高光譜遙感圖像不僅提供地物大小、形狀、方位等空間信息,還同時(shí)提供了反映地物材質(zhì)和成分信息的連續(xù)光譜曲線,有效提升了遙感定量分析的準(zhǔn)確性和可靠性。近年來(lái),高光譜遙感圖像處理已成為遙感領(lǐng)域最熱門(mén)的研究方向之一,在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域具有實(shí)用價(jià)值和發(fā)展前景。然而,隨著人們對(duì)高光譜數(shù)據(jù)的大量需求和成像傳感器的多元化發(fā)展,采集的高光譜圖像數(shù)據(jù)量急劇增加,并且空間和光譜分辨率不斷提高,使得成像光譜數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高維度、海量化的趨勢(shì),極大增加了采樣、存儲(chǔ)和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān),制約了高光譜遙感對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展。因而,亟需研究面向高光譜遙感圖像的高效空譜壓縮方法。此外,高光譜圖像存在“維數(shù)災(zāi)難”、“同譜異物、同物異譜”等問(wèn)題,導(dǎo)致難以精確辨識(shí)不同類(lèi)別地物,嚴(yán)重影響后續(xù)圖像分析和場(chǎng)景解譯等;而成像分辨率的不斷提升使得高光譜遙感圖像空間和光譜結(jié)構(gòu)趨于精細(xì)化和復(fù)雜化,進(jìn)一步增大了地物精確識(shí)別的難度。因而,研究如何深入挖掘并聯(lián)合利用高光譜圖像的多維空譜特性來(lái)實(shí)現(xiàn)高精度空譜分類(lèi)是高光譜遙感圖像處理領(lǐng)域亟待解決的另一個(gè)關(guān)鍵核心問(wèn)題。稀疏表征作為一種模擬哺乳動(dòng)物視覺(jué)神經(jīng)感知機(jī)制的... 

【文章來(lái)源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

“維數(shù)災(zāi)難”示意圖

國(guó)內(nèi)外近十年相關(guān)論文發(fā)表數(shù)量統(tǒng)計(jì)

信號(hào)的稀疏表征模型示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于邊緣保持濾波的高光譜影像光譜-空間聯(lián)合分類(lèi)[J]. 張成坤,韓敏.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(02)
[2]高光譜遙感影像分類(lèi)研究進(jìn)展[J]. 杜培軍,夏俊士,薛朝輝,譚琨,蘇紅軍,鮑蕊.  遙感學(xué)報(bào). 2016(02)
[3]基于Fisher字典學(xué)習(xí)稀疏表示的高光譜圖像分類(lèi)[J]. 袁宗澤,孫浩,計(jì)科峰,鄒煥新.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2014(04)
[4]水稻冠層氮素含量光譜反演的隨機(jī)森林算法及區(qū)域應(yīng)用[J]. 李旭青,劉湘南,劉美玲,吳伶.  遙感學(xué)報(bào). 2014(04)

博士論文
[1]高光譜遙感影像恢復(fù)與分類(lèi)方法研究[D]. 盧婷.湖南大學(xué) 2017
[2]面向圖像恢復(fù)和識(shí)別的稀疏表示方法研究[D]. 方樂(lè)緣.湖南大學(xué) 2015
[3]基于張量的遙感影像去噪、特征提取和分類(lèi)方法研究[D]. 郭賢.武漢大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3607934