《融合高光譜和雷射雷達遙感數據的城市地物精細化識別》是由武漢大學擔任第一完成單位，由張洪艷、江城、Aleksandra、Shaoguang Huang為主要完成人的科研項目。
基本介紹
- 中文名：融合高光譜和雷射雷達遙感數據的城市地物精細化識別
- 外文名：Refined recognition of urban features based on fusion of hyperspectral and Lidar remote sensing data
- 第一完成單位：武漢大學
- 主要完成人：張洪艷、江城、Aleksandra、Shaoguang Huang
- 項目類別：科研項目
成果信息,成果摘要,
成果信息
成果登記號 | 20200709 |
成果名稱 | 融合高光譜和雷射雷達遙感數據的城市地物精細化識別 |
第一完成單位 | 武漢大學 |
主要完成人 | 張洪艷、江城、Aleksandra、Shaoguang Huang |
研究起始日期 | 2018-01-01 |
研究終止日期 | 2019-12-01 |
主題詞 | 高光譜遙感； 雷射雷達； 監督分類； 深度學習； 稀疏表示 |
成果摘要
高光譜遙感影像可以提供連續的光譜曲線，能夠精細化識別地面目標的地物類型，因而被廣泛套用於城市監測。然而，僅僅利用高光譜影像識別相同材質構成的不同城市地物時，其分類結果並不理想。作為一種新型對地觀測遙感探測器，雷射雷達側重於三維空間的探測，主要提供地物的垂直空間高度信息和水平空間幾何結構信息。有鑒於此，本項目引入深度學習、數學形態學和稀疏表達等新理論與方法，充分利用雷射雷達數據與高光譜遙感影像的互補性信息，以“高光譜特徵挖掘—雷射雷達特徵提取—多模態特徵融合分類”為研究主線，構建快速、穩健的高光譜-雷射雷達多源異質遙感數據多模態特徵融合與分類方法。 主要研究內容包括:（1）高光譜遙感影像高層本徵特徵學習，（2）雷射雷達遙感數據高判別性特徵提取，（3）多源異質數據多模態特徵融合分類。開展城市環境下的高光譜與雷射雷達多源異質遙感數據的多模態特徵挖掘與融合分類研究，解決其中的關鍵技術問題，可以為城市地物的自動化、精細化識別提供一個新的解決方案，切實提高城市地物分類的精度，大幅提升相關遙感數據在城市監測中的套用潛力。,高光譜遙感影像可以提供連續的光譜曲線，能夠精細化識別地面目標的地物類型，因而被廣泛套用於城市監測。然而，僅僅利用高光譜影像識別相同材質構成的不同城市地物時，其分類結果並不理想。作為一種新型對地觀測遙感探測器，雷射雷達側重於三維空間的探測，主要提供地物的垂直空間高度信息和水平空間幾何結構信息。有鑒於此，本項目引入深度學習、數學形態學和稀疏表達等新理論與方法，充分利用雷射雷達數據與高光譜遙感影像的互補性信息，以“高光譜特徵挖掘—雷射雷達特徵提取—多模態特徵融合分類”為研究主線，構建快速、穩健的高光譜-雷射雷達多源異質遙感數據多模態特徵融合與分類方法。 主要研究內容包括:（1）高光譜遙感影像高層本徵特徵學習，（2）雷射雷達遙感數據高判別性特徵提取，（3）多源異質數據多模態特徵融合分類。開展城市環境下的高光譜與雷射雷達多源異質遙感數據的多模態特徵挖掘與融合分類研究，解決其中的關鍵技術問題，可以為城市地物的自動化、精細化識別提供一個新的解決方案，切實提高城市地物分類的精度，大幅提升相關遙感數據在城市監測中的套用潛力。
