偏振高光谱遥感成像机理及其应用研究

The project aims at better understanding spectral and polarimetric characteristics, focuses on modeling and simulation, data analysis and information mining methods as well as their applications of polarimetric hyperspectral (PHS) image. It includes: 1) Systematically research PHS imaging mechanism and imaging process, endeavor to explore and reveal the interaction process between electromagnetic waves and object surfaces and the detection principle by means of theoretical analysis, modeling and simulation. 2) Deeply analyze the intrinsic properties of PHS, research multi-feature modeling and the relationship between mathematical expression and physical meaning, and then realize feature extraction and multi-modal/multi-space description of PHS data. 3) Research and establish the inversion model of typical objects and quantitative analysis methods, build up the frame of water quality analysis and target recognition, and research information mining algorithms based on active learning and ensemble learning. 4) Implement the typical applications in the area of water quality analysis and object identification. During this process, PHS data simulation will be accomplished, and the difficult and key problems, such as the skylight's effect on polarimetric spectrum and key information extraction for detection and identification, will be solved. The research of this project will and should promote the development and the further application of the new remote sensing detection device.

本项目旨在更好地理解光谱及偏振特性，并着重研究偏振高光谱图像的建模仿真、数据分析与信息挖掘方法及其应用技术。具体包括：1）系统研究偏振高光谱的成像原理和成像过程，通过理论分析、建模及仿真来探究并揭示其与目标的作用过程和探测机理；2）深入分析偏振高光谱的本质特性，研究多特征模型化及其数学表达与物理意义的对应，进而研究并实现其特征提取和多模态多空间描述；3）研究并建立典型目标的反演模型和定量分析方法，构建水质分析与地物目标识别框架，研究基于主动学习和集成学习机制的信息挖掘算法；4）实现偏振高光谱在水质分析与目标辨识中的应用研究。在此过程中，完成偏振高光谱图像数据仿真，解决天空光对偏振光谱特性的影响、探测识别中的关键信息提取等难点和重点问题。本项目的研究将对这一新型遥感探测方式的发展和进一步应用起到推动作用。

偏振高光谱遥感兼具光谱和偏振信息，近年来引起国内外遥感领域的极大关注。本项目在研究其数据特点、成像机理的基础上，着重研究偏振高光谱图像的建模仿真、数据分析与信息挖掘方法及其应用等内容及其关键技术，并利用仿真及实际数据对建立的模型和算法进行验证和评估。. 本项目取得了以下主要成果：1)研究了偏振高光谱的成像原理和成像过程，建立了偏振高光谱成像分析模型并实现了考虑二次散射和天空光影响的场景仿真；2)研究设计了偏振高光谱图像数据获取方案并进行了典型地物的偏振光谱特性分析，提出了基于偏振高光谱数据的水质分析方法；3)研究了偏振高光谱图像的多特征提取与多空间模型化描述，提出了基于Tetrolet变换的图像信号稀疏表征方法及基于高层空间多维度特征的偏振高光谱数据描述方法；4)针对偏振高光谱图像分类中的小样本问题，提出了基于标签均值的半监督支持向量机S3VM分类算法，充分利用了已知样本的可分信息和未知样本的结构信息；5)针对偏振高光谱图像的目标检测问题，提出了基于张量稀疏的偏振高光谱目标检测方法，引入了张量概念，并研究联合利用偏振-光谱信息及目标的稀疏性，实现了多特征表示及目标检测。. 项目的成果已公开发表于国内外著名杂志和重要国际会议上，得到同行的认可。该研究将为新型传感器的开发及相关领域的研究提供新思路和新方法，并希望借此推动我国偏振高光谱研究成果的进一步应用。