高光譜遙感影像多類型噪聲一體化變分處理方法研究

《高光譜遙感影像多類型噪聲一體化變分處理方法研究》是依託武漢大學，由袁強強擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：高光譜遙感影像多類型噪聲一體化變分處理方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：袁強強
• 依託單位：武漢大學

項目摘要

高光譜遙感影像圖譜合一，光譜連續，能夠完整反映不同地物的診斷性光譜特徵，在諸多領域具有廣泛的套用。但是，由於感測器性能及成像環境的影響，影像在獲取時易受噪聲污染只說境承，且影響後續解譯精度。同時，區別於傳統的多光譜影像，高光譜影像不同波段的噪聲類型和強度均存在差異。因此，悼漏朽本研究擬針對高光譜影紙拒檔阿像的噪聲分布特點，並充分挖掘空間和光譜維均存榆虹在的信息相關性，以變分模型為橋樑,以“參數估計-模型構建-影像求解”為研究主線，凶譽紋分別發展一體化多類型噪聲估計與探測方法，構建多類型噪聲一體化處理模型，研究基於分裂組合策略的快速影像求解算法，最終實現高光譜影像多類型噪聲的一體化處理，突頌凝多破傳統方法僅針對單一噪聲類型的技術瓶頸。擬發展的處理方法可以在濾除噪聲的同時，實現空間信息保持及光譜畸變抑制，研究成果能夠有效提升高光譜遙感影像的後續解譯能力與實際套用潛力。

結題摘要

高光譜遙感影像圖譜合一，光譜連續，能夠完整反映不同地物的診斷性光譜特徵，在諸多領域具有廣泛的套用。但是，由於感測器性能及成像環境的影響，影像在獲取時易受噪聲污染，且影響後續解譯精度。同時，區別於傳統的多光譜影像，高光譜影像不同波段的噪聲類型和強度均存在差異。因此，本研究擬針對高光譜影像的噪聲分布特點，並充分挖掘空間和光譜維均存在的信息相關性，以變分模型為橋樑,以“參數估計-模型構建-影像求解”為研究主線，分別發展一體化多類型噪聲估計與探測方法，構建多類型噪聲一體化處理模型，研究基於分裂組合策略的快速影像求解算法，最終實現高光譜影像多類型噪聲的一體化處理，突破傳統方法僅針對單一噪聲類型的技術瓶頸。擬發展的處理方法可以在濾除噪聲的同時，實現空間信息保持及光譜畸變抑制，研究成果能夠有效提升高光譜遙感影像的後續解譯能力與實際套用潛力。 按照既定的研究計畫，項目圓滿地完成了課題設定的研究任務，實現了預期目標，並在研究的深度和廣度上都比既定計畫都有了進一步的擴展。在本項目的支持下，已發表科研論文15篇，其中SCI檢索論文11篇，包括遙感信息處理領域權威期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 論文5篇；項目研究成果作為主要良翻婆支撐材料，獲得2017年度中國測繪地理信息學會測繪科技進步一等獎。此外，項目組已撰寫完並即將出版專著《遙感數據質量改善之信息復原》，此專著將是國際遙感領域關於信息復原的第一部專著。同時，申請/獲批專利2項。在人才培養方面，項目負責人入選香江學者和珞珈青年學者等人才計畫。項目組畢業博士生5名，碩士生1名，指導1名博士生獲得國際攝影測量與遙感大會青年論壇最佳論文獎。