高光譜遙感圖像張量分析的理論與方法研究

《高光譜遙感圖像張量分析的理論與方法研究》是依託復旦大學，由王斌擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：高光譜遙感圖像張量分析的理論與方法研究
• 依託單位：復旦大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：王斌

項目摘要

相對於高光譜遙感圖像提供的巨大數據量，當前的數據處理技術尤顯不足。如何從高光譜遙感圖像中有效地提取有用信息，如何實現圖像處理與光譜分析的有機結合，近年來格外受到重視。我們考慮，高光譜遙感圖像外在數據表達為三階張量形式，而內在光譜、紋理、幾何和光照特性之間存在著複雜結構關係和信息冗餘，它具有不確定性、結構稀疏性、空譜結構的特點。本項目從上述特點出發，探索和發展機率統計框架下結合結構稀疏特性的張量分析新理論和新方法，為解決高光譜遙感圖像實際套用中的圖像恢復、降維、壓縮、像元分類、混合像元分解、目標探測典型問題，提供全新的技術手段和支撐。該項目的實現，將突破目前為止普遍採用的基於矩陣或矢量的高光譜遙感圖像處理框架，實現空間信息和光譜特徵為整體的更有效的高光譜遙感圖像處理與分析。尤其是，在目前大數據量的高光譜遙感圖像仍缺乏有效處理和分析工具情況下，可為其提供一種較為通用的有效處理方法和手段。

結題摘要

本項目為一年期的小額資助面上項目。在本項目一年的執行期間，我們結合高光譜遙感圖像的特點，提出了一類基於張量分析的高光譜遙感圖像處理新理論和新方法，並在理論和方法的研究基礎上，開發了相應的算法和軟體包，搭建了相應的軟體系統。通過對高光譜遙感圖像進行張量分析下的有效處理，我們實現了高精度的高光譜遙感圖像的分類和高性能的高光譜遙感圖像的數據壓縮。該項目的實現，可為解決高光譜遙感圖像自動分類和數據壓縮問題，提供新的理論和方法。尤其是，在目前大數據量的遙感圖像缺乏有效處理和分析工具的情況下，可為其提供一種較為通用的有效處理方法和手段。 結合本項目的研究，我們完成了中國航天科工集團的高光譜遙感圖像自動地物分類和數據壓縮項目，並將所提議方法用於大量的實際高光譜遙感圖像數據的處理與分析中，驗證了所提議方法的有效性。這也是對本項目研究成果的一個實際驗證和檢驗。 在本項目的完成過程中，共發表論文9篇，其中發表屬SCI檢索的論文5篇，屬EI檢索的論文9篇；國際期刊論文3篇，國核心心期刊論文3篇，國際會議論文3篇；申請國家發明專利4項，其中已獲國家發明專利授權2項。另外，培養博士研究生4名（其中1名已畢業），碩士研究生10名（其中2名已畢業），培養中青年學術帶頭人2名。 在理論和算法研究方面，主要的創新性工作包括如下：提出了一種基於分塊低秩張量分析的高光譜遙感圖像降維和分類方法；提出了一種基於張量分析和小波包變換的高光譜遙感圖像壓縮方法；提出了一種基於切片映射的張量分解方法，並將其套用於高光譜遙感圖像的壓縮中。大量實驗的結果表明，以上所提議的方法均取得了良好的實驗效果，較目前現有算法具有更優的性能。 在演示系統的研製方面：我們課題組開發了兩套功能較為完備的基於張量分析的軟體包：一套基於張量分析的高光譜遙感圖像降維與分類軟體包，一套基於張量分析的高光譜遙感圖像數據壓縮軟體包。所開發的軟體的主要功能是，可完成高光譜遙感圖像中的數據降維、自動分類和數據壓縮，以及高光譜遙感圖像的輸入/輸出、預處理、降噪、可視化等相關操作。