近期,第七屆高光譜圖像與信號處理大會(IEEE WHISPERS 2015)在日本東京召開,大會共設3個特邀報告,科學院遙感與數(shù)字地球研究所張兵研究員應邀作了題為“智能高光譜遙感發(fā)展展望”的大會特邀報告。報告介紹了在智能高光譜遙感成像模式優(yōu)化、圖像智能分析、數(shù)據(jù)實時處理等方面的研究取得的成果,并展望了其巨大的應用潛力。
高光譜遙感研究始于20世紀80年代,被廣泛應用于資源、環(huán)境、大氣、海洋等領域地物識別與參數(shù)定量反演。但是,傳統(tǒng)高光譜遙感在提供地物豐富光譜圖像信息的同時,也存在海量數(shù)據(jù)分發(fā)困難、處理量大,信息提取模型復雜等問題,在一定程度上也制約了高光譜遙感的廣泛應用。
在杰出青年科學基金(41325004)和中科院新型對地觀測系統(tǒng)科技創(chuàng)新交叉合作團隊項目等的資助下,中科院遙感地球所張兵團隊提出了智能高光譜遙感衛(wèi)星系統(tǒng)概念,建立了地表要素優(yōu)化觀測模式轉(zhuǎn)換模型,針對高嶺石等6種典型蝕變礦物的測試結(jié)果表明,采用智能觀測后探測率由68.5%提高到了80.9%;建立了混合像元群智能優(yōu)化分解模型,解決了亞像元地表信息提取和分類優(yōu)異化難題,在實驗測試中將端元光譜角誤差從5.636°降低到5.023°,反演誤差從4.267降低到2.586,開創(chuàng)了混合像元分解研究的新方向;提出了優(yōu)化光譜匹配濾波(ASMF)等方法,顯著提高了目標探測精度,成果在美國羅徹斯特理工學院主辦的高光譜圖像目標探測競技中,在總計12項測試中有7項排名進入了前10位,其中4項排名第1位。
此外,項目組還突破了星上高光譜圖像實時處理的多項難題,研制了國內(nèi)優(yōu)異套基于FPGA的高光譜圖像星上實時處理系統(tǒng),SHOU次實現(xiàn)了數(shù)據(jù)獲取與處理的同步進行。
(來源:自然科學基金會網(wǎng)站)