一种高光谱溢油信息提取方法
【专利摘要】本发明公开了一种高光谱溢油信息提取方法，包括以下步骤：对原始遥感图像进行预处理；对预处理图像进行最小噪声分离变换，得到MNF特征值图像；建立各种地物目标感兴趣区，得到感兴趣区分布图；分析各地物目标MNF特征值曲线的差异，确定区分各地物目标的最佳波段或波段组合方式，确定区分各地物目标的阈值；对MNF特征值图像建立分类决策树进行分类，获得溢油信息。本发明对预处理后遥感图像进行了MNF变换，对原始数据量进行了压缩，减少了图像的波段数，从而降低了数据维度。并且通过MNF变换剔除了噪声信号的影响，削弱了噪声影响。本发明不仅减小了数据处理量，提高数据处理速度，而且能够识别类别间的微小差异，提高识别精度。
【专利说明】一种高光谱溢油信息提取方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及海洋环境监测【技术领域】，尤其涉及一种高光谱溢油信息提取方法。
【背景技术】
[0002]高光谱遥感的出现是遥感界的一场技术革命，它起源于70年代初期的多光谱遥感技术，它使得本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。
[0003]在遥感监测油膜领域，多光谱传感器，其光谱分辨率低、波段数目少，常常会出现同物异谱、同谱异物的现象，影响了油膜目标监测和识别。另一方面，海洋环境复杂，会对油膜的光谱特征造成影响，降低油膜识别精度。目前，对油膜波谱响应特征的认识主要基于海上试验获取的光谱数据(为点数据)，利用地物光谱仪获得油膜在可见光近红外波段的光谱特征，分析油膜的光谱特征变化及油水反差规律。基于点的光谱数据有助于认识油种的光谱特征，但无法提供油膜分布信息，也无法及时获取油种的信息，影响海上油膜应急水平的实质性提闻。
[0004]高光谱成像数据不仅具有传统传感器的成像功能，还可同时利用光谱技术获取地物的光谱信息，从而将被观测各种地物的空间信息和光谱特性记录下来。通过光谱技术与成像技术的有机结合，在图像特征和光谱特征两个维度对观测目标进行处理和分析，有效排除假目标，提高海上油膜识别的准确性。现有技术中利用遥感数据进行溢油信息提取主要是通过波段运算，提高溢油与背景图像的对比度，从而识别溢油。由于高光谱图像具有的多波段特征，并且波段间的冗余度增加，数据量很大，利用常规的多光谱遥感分类方法处理速度很慢。
【发明内容】
[0005]为解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种可以降低高光谱数据维数并提高溢油识别效率的高光谱溢油信息提取方法。
[0006]为了实现上述目的，本发明的技术方案如下:一种高光谱溢油信息提取方法，包括以下步骤:
[0007]A、预处理:对原始遥感图像进行预处理，所述的预处理包括辐射校正、大气校正以及掩膜处理，以提高图像的清晰度，得到预处理图像；
[0008]B、MNF变换:对预处理图像进行最小噪声分离变换，得到MNF特征值图像；所述的MNF为最小噪声分离变换的英文MinimumNoiseFraction的简称；
[0009]设高光谱图像第i个波段图像构成的原始信号向量Zi由理想状况下的无噪声信号向量Si和噪声信号向量Ili组成,无噪声信号向量Si与噪声信号向量Ili不相关,则Zi可表示为:
[0010]Zi=Sjni
[0011]其中，i=l，2，.....，L，L 为波段数；
[0012]首先通过低通滤波从原始信号向量z中分离出噪声信号向量n，然后分别求出z和n 的协方差矩阵 Σz和 Σn，其中 Z= (Z1, z2,...，Z1) , N=(n1, n2,..., nL)；
[0013]计算Σ-1 NΣz的特征值Xi和相应的向量Ui，假设特征值满足X1S λ2.--≥λ^
令U= Cu1,...，uL), MNF变换后结果信号向量为Y，则MNF变换最终可定义为Y=UtZ ;由MNF变换后结果信号向量Y组成的图像为MNF特征值图像；
[0014]C、提取感兴趣区:在步骤A所得预处理图像上选择海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜作为地物目标，建立海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜感兴趣区，得到感兴趣区分布图；
[0015]D、MNF特征值曲线分析:在MNF特征值图像和感兴趣区分布图上，寻找海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜感兴趣区在MNF特征值图像上对应位置，提取MNF特征值图像上对应位置像元的MNF特征值曲线，并分析各地物目标MNF特征值曲线的差异，确定区分海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜的最佳波段或波段组合方式，确定区分海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜的阈值；
[0016]Ε、建立决策树:根据步骤D对MNF特征值曲线的分析，对MNF特征值图像建立分类决策树进行分类，获得溢油信息；
[0017]所述的建立分类决策树进行分类的方法包括以下步骤:根据步骤D确定的区分海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜最佳波段或波段组合方式和确定的阈值，以MNF特征值图像为输入图像，以所述阈值为判断条件建立二叉树，从而形成相应的分类决策树。
[0018]与现有技术相比，本发明具有以下有益效果:
[0019]由于本发明对预处理后遥感图像首先进行了 MNF变换，对原始数据量进行了压缩，减少了图像的波段数，从而降低了数据维度。并且通过MNF变换剔除了噪声信号的影响，削弱了噪声影响。因此本发明不仅减小了数据处理量，提高数据处理速度，而且能够识别类别间的微小差异，提高识别精度。
【专利附图】
【附图说明】
[0020]本发明共有附图3张，其中:
[0021]图1为本发明的流程图.[0022]图2为本发明依据MNF特征值波谱构建的分类决策树。
[0023]图3为本发明的最小噪声分离特征值曲线。
【具体实施方式】
[0024]下面结合附图对本发明作进一步说明。如图1所示，本发明首先对机载可见光/红外成像光谱仪(AirborneVisibIeInfraredImagingSpectrometer, AVIRIS)数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正、掩膜处理等；然后利用MNF变换对影像数据进行降维和去噪处理，从而得到MNF图像，该图像前N个波段集中了原数据中绝大多数的信息，而剩余波段则多为噪声信息，不参与后续处理；为更加准确地识别各地物目标，提取MNF端元特征值曲线；通过对MNF特征值曲线的分析建立基于MNF的分类决策树(如图2所示)，从而实现溢油信息的提取。[0025]在预处理后的AVIRIS数据上选取已知的典型地物目标类型作为感兴趣区，包括了海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜(sheen)。将预处理后图像与MNF图像关联，确定海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜的位置。
[0026]如图3所示，选取MNF图像前25个波段，提取以上几种典型地物目标对应的MNF特征值波谱曲线。该曲线表明随着波段序号的增加，MNF特征值逐渐趋于零，表明波段越往后所含有用的信息量越少。通过对MNF特征值曲线的分析，可见海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜在各波段的MNF特征值差异较大，不仅能够明显区分出海水与厚油膜和中等厚度油膜，而且可以通过第一波段和第二波段的运算区分出薄油膜和水体，通过第三波段特征值区分甚薄油膜和水体。
[0027]以上所述，仅为本发明的最佳实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本【技术领域】的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种高光谱溢油信息提取方法，其特征在于:包括以下步骤: A、预处理:对原始遥感图像进行预处理，所述的预处理包括辐射校正、大气校正以及掩膜处理，以提高图像的清晰度，得到预处理图像； B、MNF变换:对预处理图像进行最小噪声分离变换，得到MNF特征值图像；所述的MNF为最小噪声分离变换的英文MinimumNoiseFraction的简称； 设高光谱图像第i个波段图像构成的原始信号向量Zi由理想状况下的无噪声信号向量Si和噪声信号向量Ili组成,无噪声信号向量Si与噪声信号向量Ili不相关,则Zi可表不为:
zi=si+ni 其中，i=l，2，.....，L，L为波段数； 首先通过低通滤波从原始信号向量z中分离出噪声信号向量n，然后分别求出z和η的协方差矩阵 22和 ΣΝ，其中 Z=(z1; Z2,...，zj , N=Oi1, η2,..., nL)； 计算Σ: Σζ的特征值Xi和相应的向量Ui，假设特征值满足X1≥λ2.--≥令U= Cu1,...，uL), MNF变换后结果信号向量为Y，则MNF变换最终可定义为Y=UtZ ；由MNF变换后结果信号向量Y组成的图像为MNF特征值图像； C、提取感兴趣区:在步骤A所得预处理图像上选择海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜作为地物目标，建立海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜感兴趣区，得到感兴趣区分布图； D、MNF特征曲线分析:在MNF特征值图像和感兴趣区分布图上，寻找海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜感兴趣区在MNF特征值图像上对应位置，提取MNF特征值图像上对应位置像元的MNF特征值曲线，并分析各地物目标MNF特征值曲线的差异，确定区分海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜的最佳波段或波段组合方式，确定区分海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜的阈值； E、建立决策树:根据步骤D对MNF特征值曲线的分析，对MNF特征值图像建立分类决策树进行分类，获得溢油信息； 所述的建立分类决策树进行分类的方法包括以下步骤:根据步骤D确定的区分海水、厚油膜、中等厚度油膜、薄油膜和甚薄油膜最佳波段或波段组合方式和确定的阈值，以MNF特征值图像为输入图像，以所述阈值为判断条件建立二叉树，从而形成相应的分类决策树。
【文档编号】G06K9/46GK103559495SQ201310533895
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年10月31日 优先权日:2013年10月31日
【发明者】李颖, 刘丙新, 刘瑀 申请人:大连海事大学