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应用实例详述2-伪装物探测高光谱应用

发表时间:2016-3-3  阅读次数:2746

高光谱图像分析简要原理

高光谱图像是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息检测技术,它能够同时探测目标的二维几何空间与一维光谱信息,获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。和以往的多光谱、多波段成像光谱技术相比,高光谱图像技术的优势,主要体现在高空间分辨率、高光谱分辨率和高信息质量等方面。

高光谱图像数据是一个光谱图像立方体,其最主要的特点是将传统的图像空间维与光谱信息维信息融合为一体,与单波段图像相比,他多出一维光谱信息,在获取目标物空间图像的同时,可以得到每个像元对应的光谱信息,高光谱数据以较窄的波段区间、较多的波段数量来描述目标物,包含非常丰富的物质光谱信息,能有效地捕捉物质的光谱特征。

我们可以根据获得的高光谱数据,分析得到具有诊断性意义的物质光谱特征,建立代表物质特性的“指纹光谱”(每种物质都有的自己独特的光谱特征),接着便可以针对高光谱图像中每个像元的光谱反射率曲线,基于光谱匹配与特征分析,利用光谱信息直接识别目标物质。

伪装物由于与其他物质拥有不同的光谱信息,从而可以被提取出来。

应用分析流程

一、应用背景

1.一定距离之外探测树林里面的伪装物。

1 待探测伪装物图像

2。一定距离之外探测到树木中的假树叶。

                                

图2 待探测假树叶图像

二、分析过程

1.获取高光谱图像数据(参见图1和图2,图1和图2是高光谱成像仪器采集到的原图,经过辐射校正等预处理)。

2.对经过预处理的图执行MNF变换:

                                

图3 伪装物探测图像的MNF变换结果

图4 假树叶探测图像的MNF变换结果

3.根据mnf变换结果,提取端元波谱。

                                 

图5 伪装物探测图像的端元波谱提取

图6 假树叶探测的端元波谱提取

4。光谱分类,根据第3步提取的端元,获取端元波谱,再依据光谱角分类法,对图像进行分类:

                            

图7 伪装物探测效果图

图8 假树叶探测结果图(绿色)

最后,值得说明的是,本文中的两个案例针对特定的探测对象,实际应用中,会有很多其他需要探测的物质,在其他相似应用中,用户可以建立自己的波谱库,这样,当采集到数据后,可以根据自己建立的波谱库快速便捷的识别到各种物质,满足各种应用需求。

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