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高光谱如何进行地物识别:光谱曲线特征的提取介绍

随着国内高光谱研究的推进及国产高光谱仪的研制,高光谱技术在地物检测的应用日益广泛,如在农业上根据作物的光谱可以监控氮、磷、钾、水分等营养元素的丰缺、可以判别农作物的种类和生长期、可以观察农作物是否有病虫害;在矿业中可根据矿石的光谱特征判断其组分;在水体研究中可根据水域的光谱研究其含沙量、营养化以及受污染程度等。

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利用高光谱进行地物识别,首先看植被,它们之间的光谱曲线具有一定的相似性,但在550nm、850nm两反射峰处可以分辨出不同树种与不同植被类型之间的细微区别。不同地物的光谱曲线各自具备独特的光谱特征,水体具有相较于其他地物更低的反射率;土壤的在可见光波段的反射率与波长有正相关关系;植被在700nm附近反射率急剧上升,形成植被独特的红边特征。

光谱曲线的分析一般是差异性分析,比如采用最小距离、光谱角度匹配、光谱相似度等模型算法。但在实际应用时,会出现同类型地物的不同种类的光谱之间差异太小,导致曲线相似性度量类方法失效。这时,可以从光谱曲线的波峰、波谷、拐点等特征点着手进行光谱曲线特征分析,这些特征点蕴含了大量的信息,决定了曲线的形状,在利用高光谱进行地物识别领域具有重要的物理意义。

1、反射峰、反射谷的提取

光谱反射率曲线由众多连续排列的离散点组成,其波峰值要大于两肩的数值,所以判断波峰的条件为:Ri > Ri-1 且 Ri > Ri+1.

其中,Ri是波长为i时的反射率。这个判断方法适用于绝对平滑的曲线,但是大多数反射率曲线都带有噪音,利用这个方法将会把噪音形成的波峰也提取出来,这不是理想的结果。噪音造成局部振动的幅度较小,远低于主体曲线的振幅。为了消除它的影响,可以设定一个振幅阀值,在众多的波峰点和波谷点中,振动幅度大于阀值的点予以保留,作为特征点,振动幅度小于或等于阀值的点不予记载,当作是噪音。具体的实现在后面给予说明。如图2,假定阀值为0.01,A为谷点或起始点,A,B,C,D,E的反射率分别为0.385,0.405,0.402,0.437,0.391。由于RB - RC= 0.003,小于阀值0.01,并且RD > RB,故而判断B,C两点为噪音所致,予以排除。由于RD - RA= 0.052> 0.01,RD - RE= 0. 046 > 0.01,故而判断D点为真正的波峰。

2、提取弧段顶点

光谱曲线近似的可看成是由分段的凸、凹弧曲线组成。某一段弧线的顶点是此段上曲率最大的点,它对确定曲线的形状有重要作用。曲率的计算公式为

k= | Ri" | / (1 + Ri2′ )3/2

其中Ri"为波长为i时的二阶导数,k为此点曲率。曲率的计算由于用到一阶和二阶导数,所以受噪音的影响极大。曲线上的“毛刺”段导数的变化极大,曲率值远超于弧线的顶点,所以上式适用于平滑曲线,对于不稳定的波段需加强去噪处理。

3、光谱差异性分析

地物光谱曲线分辨率较高,一般不同的地物在曲线中呈现出不同的反射特征,这些差异在特征点上表现的比较明显。即使是同一植物,在不同的生长期内其光谱也会发生有规律的变化,这些变化能够被特征点准确地记录下来。

利用高光谱进行地物识别,那么我们就会知道,当小麦开始灌浆时,其光谱曲线在627nm处出现了一个小反射峰,振幅约为0.003,这说明小麦已微微变黄,肉眼难以直接观察到的变化在曲线上已体现出来。

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4、曲线拟合

无论是地物光谱数据库,还是高光谱遥感影像,光谱维数的增加都导致了数据量的急剧膨胀,而我们则希望能用较少的数据表示较多的信息。就试验所用的手扶式光谱仪来说,一次测量就收集了从325nm到1075nm共750组数据点。大量的数据不仅占用了硬盘空间而且不利于网络上的传输,所以在一定的条件下对光谱数据进行压缩是有必要的。选点是压缩的关键,既要使点尽可能的少,也要能够表达出足够的信息。本文将曲线的起点和末点以及波峰波谷作为选定点,另外加上其它一些特征点作为压缩曲线的节点。点选定之后用分段三次多项式的方法进行插值,然后与原曲线对比,进行误差分析。分段三次多项式法是在每两个节点之间都拟合一条三次曲线,要求曲线通过这两个节点,并且在节点处的导数等于给定的已知值,因而是一种比较精密的插值方法。

好啦,以上就是有关高光谱如何进行地物识别:光谱曲线特征的提取介绍,希望对大家有所帮助~


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