基于高光譜遙感的疑似隱藏目標(biāo)檢測(cè)研究.pdf

1、隨著偽裝技術(shù)的進(jìn)步和高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，原有的基于可見(jiàn)光和多光譜遙感技術(shù)已不適應(yīng)現(xiàn)代偽裝技術(shù)下隱藏目標(biāo)的檢測(cè)要求，單獨(dú)使用高光譜圖像的光譜數(shù)據(jù)雖然能夠反映目標(biāo)光譜的基本屬性，在檢測(cè)方面提供大量信息,但檢測(cè)精度很難有進(jìn)一步提高。本課題研究的對(duì)象是采用偽裝網(wǎng)方式進(jìn)行隱藏防護(hù)的目標(biāo)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)室成像光譜儀獲取的高光譜圖像數(shù)據(jù)，分析研究偽裝網(wǎng)與背景植被之間在圖像光譜數(shù)據(jù)和定量反演的植物葉片生化參量信息差異，進(jìn)行特征選擇，建立基于高光譜圖像光譜和

2、植物葉片生化參量特征的分類(lèi)特征空間和判決函數(shù)，聯(lián)合檢測(cè)出植被背景中的隱藏目標(biāo)。
　　本文主要開(kāi)展三方面研究工作：
　　首先進(jìn)行了植物葉片生化參量定量化反演的基礎(chǔ)理論研究。分別對(duì)定量化反演常用的幾種方法進(jìn)行分析，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比各種方法反演的結(jié)果?？梢钥闯觯@幾種定量化反演方法得到的目標(biāo)和背景數(shù)據(jù)都有一定的差別。其中，植被指數(shù)計(jì)算簡(jiǎn)單，適用性強(qiáng)，部分植被指數(shù)在目標(biāo)和背景上差異明顯，可以作為檢測(cè)目標(biāo)的一種特征。
　　其次分析

3、高光譜圖像光譜特征的特點(diǎn)，重點(diǎn)研究從多維高光譜數(shù)據(jù)中選擇出易于檢測(cè)目標(biāo)的最優(yōu)特征波段組合算法。文中采用禁忌搜索的特征選擇算法，研究設(shè)置算法的評(píng)價(jià)函數(shù)、鄰域函數(shù)等準(zhǔn)則及相關(guān)參數(shù)。通過(guò)對(duì)該算法的深入分析，發(fā)現(xiàn)該算法初始解的隨機(jī)性帶來(lái)特征選擇的最終結(jié)果往往差別很大，提出根據(jù)檢測(cè)目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)賦予禁忌算法初始解，這種方法得到的結(jié)果相對(duì)集中，檢測(cè)效果穩(wěn)定，較隨機(jī)給定初始解的禁忌搜索算法更易找到最優(yōu)解。通過(guò)基于先驗(yàn)知識(shí)的禁忌搜索算法，求得圖像光譜特