《空-譜融合高光譜遙感影像混合像元稀疏分解與空間定位》是依託武漢大學，由鐘燕飛擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：空-譜融合高光譜遙感影像混合像元稀疏分解與空間定位
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：鐘燕飛
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高光譜遙感影像常受到混合像元問題的影響而限制其套用潛力。混合像元光譜分解和亞像元空間定位技術是解決混合像元問題的有效途徑。由於現有理論框架的有限性，在純淨像元獲取困難、像元內端元組成可變、端元同物異譜等情況下，傳統的分解與定位方法還遠不能滿足實際處理的需求。本項目擬基於稀疏表達理論對高維信號表達與處理的優勢，建立高光譜遙感影像的稀疏表達模型，融合影像空間信息，發展普適性高、穩定性強的空-譜融合高光譜遙感影像混合像元稀疏分解和空間定位的模型與方法。其主要思路是基於地面光譜儀和影像學習的方法構造過完備端元光譜庫；利用稀疏表達理論對欠定問題的求解能力，融合非局部正則化空間約束、組套索等思想，建立空-譜融合的混合像元稀疏分解理論方法；結合稀疏表達理論和空間定位模型，實現聯合稀疏分解的亞像元空間定位，揭示地物亞像元級空間分布信息，其最終成果可以提升高光譜遙感影像的套用潛力，具有重要的理論與套用意義。
結題摘要
高光譜遙感影像常受到混合像元問題的影響而限制其套用潛力。混合像元光譜分解和亞像元空間定位技術是解決混合像元問題的有效途徑。本項目基於稀疏表達理論對高維信號表達與處理的優勢，以“高光譜影像稀疏表達—過完備端元光譜庫構造—空-譜融合混合像元稀疏分解—聯合稀疏分解的亞像元空間定位”為研究主線，發展了統一、穩健的空-譜融合高光譜遙感影像混合像元稀疏分解和空間定位的模型與方法，主要成果包括：（1）利用稀疏表達理論對欠定問題的求解能力，建立了高光譜遙感影像自適應空譜融合稀疏表達與分解模型框架；（2）提出了基於影像學習的完備端元光譜庫的構造與學習方法；（3）融合影像空間信息，發展普適性高、穩定性強的非局部稀疏分解模型；（4）提出了基於MAP自適應亞像元定位等一系列亞像元空間定位的模型與方法，揭示了地物亞像元級空間分布信息；（5）搭建了星-空-地高光譜觀測平台。基於理論成果，研發了高光譜遙感信息處理原型系統，已套用於國產高光譜遙感數據處理，被國產高光譜衛星研製與套用單位認為“與其它國內軟體相比，在國產高光譜遙感數據處理方面具有明顯的優勢”。 在項目資助下，項目組共發表論文74篇，其中在“ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing”、“IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing”等國際著名期刊上發表SCI論文51篇（其中一區論文5篇，二區論文34篇），第一/通訊作者SCI論文46篇，3篇論文入選ESI高被引論文；申請發明專利2項；獲國際光學工程學會（SPIE）理論創新獎。在人才培養方面，項目負責人晉升為三級教授，入選國家自然科學基金優秀青年基金、湖北省傑青等人才支持計畫；當選3個遙感領域國際著名SCI期刊IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing、International Journal of Remote Sensing、Remote Sensing的副主編/編委；項目組成員3人被聘為副教授；共畢業博士生4人，碩士生6人，其中1人獲湖北省優秀博士學位論文，在讀碩士/博士研究生12人；4人次獲得國內優秀報告獎；60餘人次進行國內外學術交流。
