高光谱遥感数据光谱维复原理论与方法研究

Hyperspectral remote sensing aquires images and spectra at the same time, whose peculiarity is the spectral resolution. However, researches on hyperspectral image restoration mainly focus on its spatial resolution. Restoration on the spectral dimension has not been sufficiently researched. To solve the problem of "spectral features in the hyperspectral data are not stable but vary with the spectral characteristc parameters of the sensors", this project will study the spectral resolving mechanisms of the hyperspectral radiance and reflectance data. The spectral sampling model for the Hyperspectral reflectance data will be set up. Spectral restoration and spectral response characteristc transformation method will be designed. The models and methods will be realized through software and evaluated through data processing experiments. By this, we can retrieve stable spectral features of ground objects out of smoothing spectra, mining the spectral information in the hyperspectral imagery. The quantitative level of data simulation, cross validation, spectral features extraction and objects recognition will be greatly improved.

高光谱遥感具有"图谱合一"的特点，光谱分辨能力是其特长所在。然而，目前的高光谱图像复原研究主要关注图像的空间分辨能力，光谱维复原问题尚未引起足够的关注。本项目拟针对"高光谱数据中的光谱特征受传感器光谱特性参数影响而不够稳定"这一问题，研究高光谱辐亮度和反射率数据的光谱分辨机制，建立高光谱反射率数据的光谱维采样模型，突破高光谱辐亮度和反射率数据的光谱维复原和光谱响应特性转换等关键技术，并通过软件模块开发和验证实验促进模型和算法的实用化，实现由存在光谱平滑的高光谱数据恢复地物固有光谱特征，从而充分挖掘已有高光谱数据中的光谱信息，有效提高数据仿真、交叉验证、稳定光谱特征提取和地物识别等数据处理和应用的定量化水平。

高光谱遥感具有“图谱合一”的特点，光谱分辨能力是其特长所在。然而，目前的高光谱图像复原研究主要关注图像的空间分辨能力，光谱维复原问题尚未引起足够的关注。.本项目针对“高光谱数据中的光谱特征受传感器光谱特性参数影响而不够稳定”这一问题，（1）分析了不同波段宽度和波段重叠度对高光谱辐亮度数据中大气吸收光谱特征、相邻波段间相关系数、信息熵、数据量的影响，设计了适用于辐亮度数据的光谱维复原方法，得到了名义光谱分辨率为无限高的光谱维复原结果，进而实现了向其它光谱响应特性下辐亮度数据的转换，并且设计了辐亮度数据的辐射不确定度分析方法和最优光谱采样方式；（2）分析了辐射传输模型法反射率反演过程中的波段宽度和波段重叠特性变化，得到了反射率数据光谱响应函数的隐函数表达式，分析了不同波段宽度和波段重叠度对反射率数据中地物光谱特征、相邻波段间相关系数、信息熵、数据量的影响；（3）提出了基于辐亮度光谱维复原的光谱分辨率提升反射率反演方法、甚高分辨率反射率反演方法，实现了高光谱反射率数据的光谱维复原，进而实现了向其它光谱响应特性下反射率数据的转换；（4）开发了高光谱辐亮度数据光谱维复原、光谱响应特性转换、甚高分辨率反射率反演等软件模块，支撑了本项目中各项内容的分析和对比验证实验，并且有助于所开发模型算法的实用化。.所提出的高光谱辐亮度和反射率数据光谱维复原方法，可由存在光谱平滑的高光谱数据得到名义光谱分辨率无限高的复原结果，恢复大气/地物固有光谱特征，从而充分挖掘已有高光谱数据中的光谱信息，进一步还可实现向其它光谱响应特性下数据的高精度转换，最终有效提高数据仿真、交叉验证、稳定光谱特征提取和地物识别等数据处理和应用的定量化水平。