基于高光谱图像解混的海洋绿藻检测算法

潘斌; 张宁; 史振威; 谢少彪

doi:10.3788/IRLA201847.0823001

基于高光谱图像解混的海洋绿藻检测算法

doi: 10.3788/IRLA201847.0823001

1.
北京航空航天大学宇航学院图像处理中心,北京 100191;
2.
上海航天电子技术研究所,上海 201109;
3.
上海航天技术研究院,上海 201109

基金项目:

国家自然科学基金（60975003，61671037）;上海航天科技基金（SAST2016090）

详细信息

作者简介:
潘斌(1990-),男,博士生,主要从事高光谱图像分类和解混方面的研究。Email:panbin@buaa.edu.cn

中图分类号: TP751

Green algae dectection algorithm based on hyperspectral image unmixing

1.
Image Processing Center,School of Astronautics,Beihang University,Beijing 100191,China;
2.
Shanghai Aerospace Electronic Technology Institute,Shanghai 201109,China;
3.
Shanghai Academy of Spaceflight Technology,Shanghai 201109,China

摘要: 提出了一种基于线性混合模型的高光谱图像绿藻面积估计算法。利用端元提取算法，自动获取图像中绿藻端元的光谱曲线，根据得到的端元及原始图像，通过全约束最小二乘算法，求得绿藻端元的丰度图，丰度图作为绿藻面积的估计结果。算法能够有效克服由于高光谱图像分辨率不足造成的绿藻面积估计不准确的问题，实现亚像素水平的绿藻面积估计。利用2013年6月29日获取的GOCI传感器获取的8波段光谱图像展开实验，计算得到当日绿藻覆盖面积为321 km2，与HJ-1B卫星的实测结果高度接近，相比于NDVI等传统算法具有明显优势。方法为绿藻灾害预警和监测提供了一条新的解决思路和技术途径，具有较高的应用价值。
- 高光谱图像 /
- 光谱解混 /
- 绿藻检测
Abstract: An green algae area estimation algorithm for hyperspectral image based on linear mixed model was proposed. According to the obtained endmembers and the original image, the abundance map of the green algae terminal was calculated by the fully constrained least squares algorithm, and the abundance map of green algae was regarded as the area estimation result directly. The algorithm can effectively overcome the problem of inaccurate estimation of the estimated area of green algae due to the lack of resolution of hyperspectral image, and realize the estimation of green algae area at sub-pixel level. Based on the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 8 bands image unfolding experiment on June 29, 2013, the estimated coverage of green algae was 321 km2, which was close to that of HJ-1B satellite. Compared with NDVI and other traditional algorithms, the proposed method has obvious advantages. Traditional methods usually present higher estimation results, because they could only justify whether a pixel includes green algae or not. The proposed method may provide a new way of thinking and technology for early warning and monitoring of green algae, and has a high application value.
- hyperspectral image /
- spectral unmixing /
- green algae detection

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基于高光谱图像解混的海洋绿藻检测算法

doi: 10.3788/IRLA201847.0823001

作者简介:
潘斌(1990-),男,博士生,主要从事高光谱图像分类和解混方面的研究。Email:panbin@buaa.edu.cn

Green algae dectection algorithm based on hyperspectral image unmixing

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doi: 10.3788/IRLA201847.0823001

1. 北京航空航天大学宇航学院图像处理中心,北京 100191;

2. 上海航天电子技术研究所,上海 201109;

3. 上海航天技术研究院,上海 201109

作者简介:
潘斌(1990-),男,博士生,主要从事高光谱图像分类和解混方面的研究。Email:panbin@buaa.edu.cn

English Abstract

Green algae dectection algorithm based on hyperspectral image unmixing

1. Image Processing Center,School of Astronautics,Beihang University,Beijing 100191,China;

2. Shanghai Aerospace Electronic Technology Institute,Shanghai 201109,China;

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作者简介: 潘斌(1990-),男,博士生,主要从事高光谱图像分类和解混方面的研究。Email:panbin@buaa.edu.cn

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基于高光谱图像解混的海洋绿藻检测算法

doi: 10.3788/IRLA201847.0823001

1. 北京航空航天大学 宇航学院 图像处理中心,北京 100191; 2. 上海航天电子技术研究所,上海 201109; 3. 上海航天技术研究院,上海 201109

作者简介: 潘斌(1990-),男,博士生,主要从事高光谱图像分类和解混方面的研究。Email:panbin@buaa.edu.cn

English Abstract

Green algae dectection algorithm based on hyperspectral image unmixing

1. Image Processing Center,School of Astronautics,Beihang University,Beijing 100191,China; 2. Shanghai Aerospace Electronic Technology Institute,Shanghai 201109,China; 3. Shanghai Academy of Spaceflight Technology,Shanghai 201109,China

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潘斌(1990-),男,博士生,主要从事高光谱图像分类和解混方面的研究。Email:panbin@buaa.edu.cn

1. 北京航空航天大学宇航学院图像处理中心,北京 100191;

2. 上海航天电子技术研究所,上海 201109;

3. 上海航天技术研究院,上海 201109

作者简介:
潘斌(1990-),男,博士生,主要从事高光谱图像分类和解混方面的研究。Email:panbin@buaa.edu.cn

1. Image Processing Center,School of Astronautics,Beihang University,Beijing 100191,China;

2. Shanghai Aerospace Electronic Technology Institute,Shanghai 201109,China;

3. Shanghai Academy of Spaceflight Technology,Shanghai 201109,China