【摘 要】
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古代绘画是一种重要的艺术表现形式,是中华文明的重要组成部分,是中国艺术的瑰宝.光谱分析方法是文物无损检测的主要技术手段之一.高光谱成像技术,特别是在短波红外波段,可以更深层次、更直观与更清晰的了解古书画病害特征、颜料组成、绘画技法等方面信息,得到其他技术难以发现的文物形貌信息。本研究利用自主集成研发的短波红外地面成像光谱系统,获取古书画高空间分辨率、高光谱分辨率的短波红外成像光谱数据,进行古书画等
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101
【出 处】
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第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会
论文部分内容阅读
古代绘画是一种重要的艺术表现形式,是中华文明的重要组成部分,是中国艺术的瑰宝.光谱分析方法是文物无损检测的主要技术手段之一.高光谱成像技术,特别是在短波红外波段,可以更深层次、更直观与更清晰的了解古书画病害特征、颜料组成、绘画技法等方面信息,得到其他技术难以发现的文物形貌信息。本研究利用自主集成研发的短波红外地面成像光谱系统,获取古书画高空间分辨率、高光谱分辨率的短波红外成像光谱数据,进行古书画等多方面应用研究。结果表明短波红外成像光谱数据对于起稿线等线描特征提取、颜料识别与分类、涂改与涂沫痕迹等隐藏信息提取有着非常好的效果。本研究的开展将拓展短波红外高光谱数据的在文物研究方面的应用范围,为文物科技工作带来新的有效的技术途径,将在文物数字化存档、文物诊断、文物修复等方面发挥重要作用。
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高光谱遥感影像具有图谱合一的有点,能够以较高的光谱争端能力对地物目标进行精细分类与识别,大大增强了地物信息的提取能力.近年来,随着对地观测传感技术的不断发展,高光谱遥感影像的空间分辨率正在逐步提升,影像空间细节特征得到更加精确表达,地物的纹理、形状、次存以及相邻地物的拓扑关系得到更清晰的呈现.利用空-谱关系构造多源遥感特征能够有效的提高高光谱遥感影像的解译精度.在本文中作者将进一步构造混合字典-分
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In this paper, a new marker selection technique is proposed using SVM over-fitting. The technique is implemented when both spatial and spectral information are extracted for hyperspectral i
本文提出了一种结合混合像元分解与主动学习的半监督分类算法:该算法将高光谱研究中的混合像元分解技术与机器学习领域中的主动学习策略进行有机结合,充分利用了各像元的丰度信息来辅助分类决策;同时,算法中设置了权重系数,用来调节“丰度最均匀”与“最易误分”像元比重。该算法可有效提高分布较少的类别的识别精度,利用更少的标记样本实现更高的总体分类精度,有效减轻样本标记工作量,这对于大尺度的作物识别与监测具有重要
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稀疏解混算法旨在从一个光谱库中寻找最优的端元组合来模拟高光谱图像中像元,从而求得混合像元中各端元的丰度.然而,光谱库的高相关性降低了稀疏解混算法的精度及运算效率.因此本文提出一种光谱库的简化方法,既能减弱光谱库的相关性,又能保证光谱库的相对完备性,进而提高稀疏解混算法的精度及计算速度.
成像光谱仪的出现使遥感跨入高光谱遥感时代.高光谱遥感数据为用户同时提供空间域和光谱域的信息,从而可使用户从影像中获得更多的信息.然而受到地表复杂度以及成像光谱仪分辨率的影响,传感器的一个遥感视场单元内普遍存在多种地物,因此混合像元普遍存在于高光谱影像中.混合像元的存在影响高光谱遥感图像信息提取的精度,因此对混合像元的解译成为国内外研究的热点.本文根据高光谱图像中端元之间的不相关性,利用定义的光谱协
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由于传感器空间分辨率的限制以及地物分布的复杂多样,遥感影像上存在着大量混合像元.混合像元问题严重影响了遥感对地观测技术向定量化的发展.传统的混合像元分解技术可以通过建立光谱分析模型,获取组成混合像元的物质成分及其丰度含量,实现有效的影像数据分析,但是却无法准确获取各地物端元在混合像元中亚像元级别的具体空间位置.而亚像元制图技术是研究确定地物在亚像元中具体分布情况、真正实现遥感影像处理从像元级深入到