遙感的目的是通過對圖像的定性、定量分析,深入研究各種自然環境要素。由于組成成份的差異地物覆蓋形成了可診斷的典型光譜反射特征,這成為地物光譜識別的物理基礎。迄今為止各種航空和航天遙感儀的工作波段選擇都與對波譜特性的分析密切相關。光譜匹配模型通過對地物光譜與參考光譜的匹配或地物光譜與數據庫的比較,求算它們之間的相似性或差異性,突出特征譜段,有效地提取光譜維信息,以便對地物特性進行詳細分析。
目前,最為常用的幾何模型有最小距離和光譜角模型,兩者都基于歐氏空間,最小距離表征兩向量間的幾何距離,光譜角(SpectralAngleMappe,SAM)表征兩向量的夾角。
實測地物光譜曲線
共測量了數十種地物,然后從中選取10種城市地物(如表1所列),包括4種植被:草坪、小葉黃楊、冬青,小松樹,主要考慮到這些植被較為常見,且密集分布植株矮小,便于野外測量;3種不同顏色的地磚:紅色地磚、灰色地磚、黃色地磚;3種常見的路面:水泥路、柏油路、大理石,每種地物至少測量9個樣本,測量時間均為上午10h~14h之間。對每一種地物的光譜濾波后按其測量個數取平均值得其測量值。
圖1實測地物光譜曲線
光譜曲線如圖1所示。從圖中可以看出,4種植被由于都含有葉綠素而表現出相似的曲線,綠色道磚的綠光部分與植被也很相似,水泥路面和大理石的反射率比較高,呈緩慢上升之勢,而柏油路反射率較低,同時也較為平直。4種植被可能代表相似的同類地物,黃色道磚、綠色道磚,紅色道磚代表不同顏色的同類地物,瀝青、水泥、大理石代表城市典型下墊面的不同材質,但由于瀝青與大泥、大理石的光譜差異較大,將其單獨作為一類,這樣將10種地物分為4類。
基本模型算法簡介
2.1最小距離
相似性度量的基本假設是:如果2個地物的光譜特征或其簡單的組成部分僅有微小差別,稱這2種地物是相似的,微小差別是指距離在一個閾值之下。最簡單的方法是以各類訓練地物光譜集合,并以點距離作為樣本相似度度量的主要依據,這種方法適用于要識別的每一個類都有一個代表向量(均值向量)的情況。先求出未知向量到各代表向量的距離,通過比較將其歸為距離最小的一類。一般用歐氏距離來表述“距離”。
2.2光譜角度匹配(SAM)
光譜角度定義為兩地物光譜矢量之間的廣義夾角余弦為相似函數,即為用得較為廣泛的廣義夾角匹配模型。將象元N個波段的光譜響應作為N維空間中的矢量,則可通過計算它與最終光譜單元之間的廣義夾角來表征其匹配程度:夾角越小,說明越相似。兩矢量廣義夾角余弦為
最終光譜單元可從光譜庫中得來,也可直接由圖像中通過選擇訓練區抽取出來。夾角余弦反映了幾何上的相似性,對于坐標系的旋轉及放大縮小都是不變的。
2.3光譜相似度(SCF)
光譜匹配需要一個指標來衡量在整個測量的波長范圍內光譜的相似程度,可以用相關系數進行測度。相關系數定義為
其中x,y為目標光譜與參考光譜;x,y表示平均光譜;δxy為協方差,δxx,δyy為標準差。
光譜匹配度分析
本文利用實測數據中的10條光譜數據,對2個庫的10個數據進行兩兩匹配,分別求得其最小距離?SAM?SCF匹配的匹配數據,這樣得到要本光譜的300個匹配程度數據,去除重復得到150個有效數據。利用相同的方法對USGS庫進行處理,得到另外一組有效數據,用以進行結果檢驗及比較。在此基礎上比較不同匹配模型對不同地物光譜的表現程度。由于最小距離與光譜的單位有關,且距離越小表示越相似,不利于其與其他匹配模型的對比,本文對其進行了歸一化處理,首先使其值位于(0,1)之間,然后取負再加1。這樣,其距離越大表示越相似。同理,對SAM取其余弦值,使其值位于(0,1)之間。SCF的取值位于(-1,1)之間。
如圖2所示,在與冬青的匹配中,4種植被都表現出了較高的相關性,都接近于1;綠色道磚的相關性也較高,達0.9;黃色道磚?紅色道磚,瀝青路面比較接近,0.7左右;水泥與大理石則較低,僅為0.3左右。而SAM不僅將植被與其它地物區分開來,同時四種植被也可以被區分,分別為1,0.95,0.93,0.8;同樣,3種道磚與下墊面均可以依此區分。但小松樹與綠色道磚的最小距離相同,無法區分。
結語
原始數據的最小距離不能高效地反映光譜之間的匹配程度,SAM與SCF均可有效地反映原始光譜之間的匹配程度,其中以SAM較好。
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審核編輯 黃宇
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