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本课题来源于国家自然科学基金项目,对高光谱及偏振高光谱成像过程、多模特性及信息提取、目标检测等关键问题进行研究,主要目的就是要尽可能挖掘这一传感器的探测优势,使其在实际应用中真正发挥作用。本项目取得了以下研究成果: 1) 揭示了高光谱/偏振高光谱与目标之间的作用过程和探测机理,建立了高光谱/偏振高光谱成像仿真模型。通过分析偏振高光谱的成像过程及建模和数据仿真等研究深入理解其成像机理,为开发各种处理方法及应用技术提供理论基础。 2) 提出了偏振高光谱图像的多特征提取与多空间模型化描述方法。研究了信号的稀疏表示、多特征的提取与表达、以及基于高层空间的模型化描述,其中涉及的相关算法和技术是对成像后数据进行处理的技术基础和必要步骤。 3) 提出了基于相关向量机的高光谱图像分类方法,克服了Hughes现象并解决了样本不均衡的问题。提出了基于标签均值的半监督支持向量机S3VM分类算法,利用已知样本可分信息和未知样本结构信息相结合的半监督特征提取,解决了训练样本获取困难而造成的小样本问题。 4) 提出了基于张量分解的偏振高光谱目标检测识别方法,在光谱稀疏模型、空间和光谱联合的空谱联合稀疏模型外,引入了张量概念,实现了偏振、光谱及空间多维度信息的联合应用,进一步降低虚警、提高了偏振光谱图像的目标检测率。 本项目研究成果在国际遥感领域顶级期刊发表,获得了包括IEEE Fellow、中国科学院院士、国外知名实验室等在内的国内外知名专家和学者的引用和肯定,促进了偏振高光谱领域的发展,拓宽了高光谱的应用。