Giperspektral masofaviy zondlash tasvirlarini tasniflash va xususiyatlarni qazib olish

Masofaviy zondlash sohasida spektral tasvirlash texnikalari ko'pincha spektral aniqlikka asoslangan holda uch toifaga bo'linadi: multispektral, giperspektral va ultraspektral. Odatda, bir xil fazoviy aniqlik bilan spektral aniqlik qanchalik yuqori bo'lsa, tasvir polosalari shuncha ko'p bo'ladi, ma'lumotlar hajmi shuncha katta bo'ladi va o'lchanayotgan obyekt haqida olingan ma'lumotlar shunchalik boy bo'ladi.

Spektral texnik xususiyatlarning taqqoslash jadvali

Giperspektral tasvir tasnifi bir nechta nishonlarning turlarini o'xshash xususiyatlarga ega guruhlarga mos keladigan yorliqlarni berish orqali ajratib turadi; bir xil yorliqqa ega namunalar bir xil sinfga tegishli deb hisoblanadi. Tasniflashning aniqligi uning qo'llanilish samaradorligiga bevosita yoki bilvosita ta'sir qiladi.

Oddiy tasvirlar bilan solishtirganda, giperspektral tasvirlar ikkita xususiyatga ega:

1) Yuqori spektral aniqlik, deyarli uzluksiz spektral egri chiziqlar, bir nechta diapazonlar va katta hajmdagi ma'lumotlar aniq tasniflashni mumkin qiladi, ammo shu bilan birga, ular jiddiy ma'lumotlar ortiqchaligi va kuchli spektrlararo korrelyatsiya kabi muammolarga ham ega.

2) Cheklangan fazoviy aniqlik va ko'p sonli aralash piksellarning mavjudligi o'lchovlilikning la'natiga olib kelishi mumkin. Noyob tuzilishi va ma'lumotlar xususiyatlari tufayli giperspektral masofaviy zondlash tasvirlarini an'anaviy tasvirni qayta ishlash usullari yordamida to'g'ridan-to'g'ri qo'llash qiyin, bu esa signal va axborotni qayta ishlash sohasiga jiddiy qiyinchilik tug'diradi.

Giperspektral (shu jumladan, multispektral) tasvirlarni tasniflash va boshqa ishlov berish texnikalari 1990-yilgacha an'anaviy usullar edi. 1990-yildan 2015-yilgacha asosiy usullar xususiyatlar va umumiy o'rganishga asoslangan edi. 2015-yildan beri diqqat markazida chuqur o'rganishga asoslangan usullarga o'tildi. 2022-yildan boshlab o'rganishga asoslangan va ma'lumotlar va bilimlarni birlashtirish yoki qo'shma asoslangan usullarga moyillik kuzatildi.

Multispektral va giperspektral tasvirlarni tasniflash usullarini keng miqyosda to'rt toifaga bo'lish mumkin.

Giperspektral masofadan zondlash sun'iy yo'ldoshi

Mahalliy va xalqaro miqyosda vakillik qiluvchi giperspektral sun'iy yo'ldoshlar va ularning spektral tasvirlash moslamalarining odatiy texnik xususiyatlari:

Giperspektral tasvirlarni tasniflash uchun xususiyatlarni qazib olish

Giperspektral tasvir ma'lumotlarining xususiyatlari asosan spektral xususiyatlar, fazoviy xususiyatlar, vaqtinchalik xususiyatlar va fazoviy-spektral, fazoviy-vaqtinchalik va birlashtirilgan fazoviy-vaqtinchalik-spektral xususiyatlarga tegishli. Giperspektral tasvir tasnifida umumiy spektral xususiyatlar spektral yutilish joylari, aks ettirish, simmetriya, spektral egri chiziqdagi cho'qqilar va vodiylarning joylashuvi va soni, shuningdek, qiyalik, shuningdek, spektral egri chiziqning gradienti va yuqori tartibli statistikasini o'z ichiga oladi. Giperspektral tasvirlarning fazoviy xususiyatlari asosan amplituda, rang, tekstura, shakl va fazoviy munosabatlarni o'z ichiga oladi. Giperspektral tasvirlarning vaqtinchalik xususiyatlari asosan vaqt o'tishi bilan barqarorlik, (vaqt) hosilasi va o'zgarish tezligini o'z ichiga oladi.

Giperspektral xususiyatlar va xususiyatlarni qazib olish usullari

Giperspektral tasvir xususiyatlarini qazib olish asosan xususiyatlarni tanlash, xususiyatlarni ajratib olish va xususiyatlarni birlashtirishni o'z ichiga oladi. Giperspektral masofaviy zondlash ma'lumotlarini spektral xususiyatlarni qazib olish usullari va ularning tasnifi quyidagi jadvalda keltirilgan:

Spektral xususiyatlarni qazib olish usullari va giperspektral masofaviy zondlash tasvirlarini tasniflash

Xususiyatlarni tanlash odatda ma'lum mezonlarga muvofiq asl diapazon to'plamining n diapazonlaridan m (m

Xususiyatlarni ajratib olish asl n-o'lchovli vektor maydonini (asl ma'lumotlar giperspektral kubik ma'lumotlar) o'zgartirish va keyin uning xususiyat kichik maydonini topishni anglatadi. Xususiyatlarni ajratib olish asl uch o'lchovli ma'lumotlar to'plamini pastki o'lchovli m-o'lchovli xususiyat kichik maydoniga o'zgartiradigan xaritalash aloqasini topishni o'z ichiga oladi va bu o'zgartirish orqali m ta yangi xususiyat yaratadi. Xususiyatlarni ajratib olish odatda barcha ma'lumotlar diapazonlaridan turli maqsadlarni aks ettiruvchi xususiyat parametrlarini qidiradi; shubhasiz, hisoblash qiymati xususiyat tanlashga qaraganda ancha yuqori, bu esa jarayonni o'z-o'zidan sekinlashtiradi.

Xususiyatlarning kombinatsiyasi yoki xususiyatlarining birlashishi spektral-fazoviy-vaqtinchalik xususiyatlarning kombinatsiyasi yoki to'g'ridan-to'g'ri energiya xususiyatlarining transformatsiya xususiyatlari (masalan, hosilalar) bilan kombinatsiyasi kabi bir nechta xususiyatlarning afzalliklaridan foydalanadi. Qo'lda xususiyatlarni qazib olish samaradorligi soha bo'yicha mutaxassis bilimlari, fizik-kimyoviy xususiyatlar, modellar va tajriba kabi omillar bilan chambarchas bog'liq.

Muallif: He Mingyi, Li Qiang, Guo Ying, Yan Hongmei. 2025. Giperspektral tasvirlarni aqlli tasniflashning umumiy ko'rinishi va istiqbollari. Journal of Image and Grafika, 30(6):2207-2238.