紅外超光譜譜指紋檢測和識別海洋溢油污染方法研究

《紅外超光譜譜指紋檢測和識別海洋溢油污染方法研究》是依託華中科技大學，由馬泳擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：紅外超光譜譜指紋檢測和識別海洋溢油污染方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：馬泳
• 依託單位：華中科技大學

中文摘要

本項目針對遙感監測海洋溢油污染中，無法實時確認是否為溢油污染這一問題，給出一種基於紅外全譜段超光譜遙感探測和識別海面溢油污染的新方法。論證該方法不僅具有全天時、快速實時探測能力，而且具有識別確認溢油污染的能力。研究從海水的固有光學特性以及海面溢油表征光學特性的理論研究入手，研究和分析海面溢油的紅外反射和輻射光譜特性這一科學問題。其次研究遙感光譜曲線處理中的若干關鍵技術，如大氣校正技術、噪聲估計和去除技術、光譜特徵提取技術等，實現對遙感光譜曲線的精確還原。通過理論研究結合實際試驗獲取的紅外超光譜數據，在獲得信源模型和數據的基礎上，建立典型溢油污染物的特徵資料庫。最後論證採用紅外全波段高解析度傅立葉變換光譜儀，通過遙感方式獲得海面溢油的紅外反射光譜和輻射光譜的可行性和精確性。

結題摘要

針對海洋溢油檢測與識別問題，開展了基於紅外超光譜譜指紋探測方法的研究工作。研究了一套完整的遙感光譜數據處理方法，包括大氣校正技術、噪聲估計和去除技術、光譜特徵提取技術與匹配等。突破了光譜解混、海量光譜數據實時處理等關鍵技術，實現了對混合光譜曲線的快速還原、特徵提取和匹配。結合紅外全波段高解析度傅立葉變換光譜儀外場模擬實驗，研究了海水溢油場景下目標與背景的紅外輻反射光譜特性，建立了光譜特徵資料庫。最後論證了本方法對海洋溢油檢測與識別的可行性，為海洋溢油遙感探測套用奠定了基礎。 課題組在以下三個研究點上取得了重要的成果： （1）光譜噪聲去除：針對高光譜中存在的噪聲問題，分別提出了基於二維主成分分析（2DPCA）與低秩快速去噪算法與基於魯棒張量約束（RLRTR）方法的高精度去噪算法。2DPCA方法計算複雜度低，適用於快速去噪套用場景。RLRTR算法對噪聲的類別具有較好的普適性，在實際套用中可有效避免複雜環境噪聲的干擾。 （2）光譜解混：針對高光譜數據中存在的混合像元問題，分別從約束方法與目標函式上求解提出了基於L2,1範數約束、魯棒協作表示以及投影梯度等新方法，取得了較好的解混效果。尤其是L2,1方法，實現對豐度矩陣行稀疏性的約束，顯著提高了解混準確性，該研究在本領域的研究中尚屬首次。 （3）光譜特徵提取與匹配識別：針對高/超光譜數據的高維性導致的數據處理實時性與噪聲問題，提出了基於光譜穿越線特徵匹配的方法、基於空間金字塔匹配的方法。對於上萬維的超光譜數據，這兩類方法均可將傳統方法匹配耗時由秒級降為毫秒級。由此實現了對高/超光譜數據的快速分類識別，將對海洋溢油檢測與識別中的實時性套用場景提供有效的方法支撐。 課題組在研究周期內達到了預定的目標、進度和研究內容。在該項目基金的支持下總計發表SCI論文19篇，包括IEEE TGRS、 IEEE GRSL、Remote Sensing, IJRS等國際一流期刊，申請國家發明專利6項，其中已授權1項。培養博士生6名，培養碩士生4名。