[发明专利]一种高光谱溢油信息提取方法

说明书

技术领域

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

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。

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高。

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

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。

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：

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z_i由理想状况下的无噪声信号向量s_i和噪声信号向量n_i组成，无噪声信号向量s_i与噪声信号向量n_i不相关，则z_i可表示为：

z_i=s_i+n_i

其中，i=1,2，·····，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n的协方差矩阵Σ_Z和Σ_N，其中Z=(z₁,z₂,···,z_L)，N=(n₁,n₂,···,n_L)；

计算Σ_Z的特征值λ_i和相应的向量u_i，假设特征值满足λ₁≥λ₂···≥λ_L，令U=（u₁，···，u_L），MNF变换后结果信号向量为Y，则MNF变换最终可定义为Y=U^TZ；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；

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；