基于壓縮感知的高光譜遙感關(guān)聯(lián)成像機理與方法研究的開題報告

基于壓縮感知的高光譜遙感關(guān)聯(lián)成像機理與方法研究的開題報告一、研究背景高光譜遙感是一種獲取地面信息的重要手段，通過搜集地物反射率隨波長變化的光譜信息，可以實現(xiàn)對地物的種類、含量、分布等各方面信息的分析與提取。然而，高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)量大，處理復(fù)雜，其對計算資源和存儲空間的需求也很高。因此，如何提高高光譜遙感圖像處理的效率和準(zhǔn)確性，是當(dāng)前亟待解決的問題。近年來，基于壓縮感知理論的高光譜遙感關(guān)聯(lián)成像方法備受關(guān)注。該方法通過對高光譜遙感數(shù)據(jù)進行壓縮采樣，從而降低數(shù)據(jù)冗余和存儲需求，同時能夠在高光譜信息保持較高的情況下實現(xiàn)圖像的重構(gòu)和分析。因此，在探究基于壓縮感知的高光譜遙感關(guān)聯(lián)成像機理和方法的基礎(chǔ)上，能夠為高光譜遙感圖像的有效獲取和分析提供新的思路和方法。二、研究目的和意義本研究旨在從壓縮感知理論的角度出發(fā)，探究基于壓縮感知的高光譜遙感關(guān)聯(lián)成像機理和方法，包括對高光譜遙感數(shù)據(jù)的壓縮采樣、重構(gòu)和分析。具體目的如下：1.建立基于壓縮感知的高光譜遙感數(shù)據(jù)處理框架，實現(xiàn)高效和準(zhǔn)確的高光譜遙感圖像處理和分析。2.探究壓縮感知方法在高光譜遙感圖像中的應(yīng)用，研究不同壓縮采樣率下的圖像質(zhì)量和處理效率，并探究高光譜信息的重構(gòu)和分析方法。3.驗證壓縮感知方法在高光譜遙感圖像處理中的可行性和優(yōu)越性，并尋求基于該方法的實際應(yīng)用場景。本研究的意義在于，通過探究基于壓縮感知的高光譜遙感關(guān)聯(lián)成像機理和方法，能夠為高光譜遙感圖像處理提供一種新的思路和方法，實現(xiàn)對大規(guī)模高光譜數(shù)據(jù)的高效和準(zhǔn)確處理，從而促進高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展。三、研究內(nèi)容和方法本研究將從以下幾個方面進行探究：1.壓縮感知基礎(chǔ)理論：介紹壓縮感知的基本思想、理論模型和數(shù)學(xué)工具，深入探討其在高光譜遙感圖像處理中的應(yīng)用。2.高光譜遙感數(shù)據(jù)處理框架的建立：借助MATLAB等開發(fā)平臺，實現(xiàn)基于壓縮感知的高光譜遙感數(shù)據(jù)的處理和分析。包括數(shù)據(jù)采集，壓縮采樣，重構(gòu)和分析等過程。3.采樣率與圖像質(zhì)量：通過數(shù)據(jù)采集和壓縮采樣模擬實驗，研究不同采樣率下的高光譜圖像質(zhì)量和處理效率，并確定最優(yōu)采樣率。4.高光譜信息的重構(gòu)和分析：以實驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究高光譜信息的重構(gòu)、表示和分析方法，并探究高光譜信息與地物種類、含量、分布等方面的關(guān)聯(lián)規(guī)律。本研究將運用數(shù)學(xué)建模、實驗?zāi)M等方法，實現(xiàn)對基于壓縮感知的高光譜遙感關(guān)聯(lián)成像的機理和方法的探究，通過實驗驗證及實際應(yīng)用，評估該方法的優(yōu)劣和可行性。四、預(yù)期成果和進度安排本研究的預(yù)期成果包括：1.建立基于壓縮感知的高光譜遙感數(shù)據(jù)處理框架。2.探究壓縮感知方法在高光譜遙感圖像處理中的應(yīng)用，研究不同采樣率下的圖像質(zhì)量和處理效率。3.研究高光譜信息在不同采樣率下的重構(gòu)和分析方法，探究高光譜信息與地物種類、含量、分布等方面的關(guān)聯(lián)規(guī)律。本研究將分為以下幾個階段進行：1.方案設(shè)計與論文撰寫（2個月）2.基礎(chǔ)理論研究和數(shù)據(jù)采集（2個月）3.壓縮感知方法研究和圖像重構(gòu)實驗（3個月）4.高光譜信息分析研究和實驗（3個月）5.結(jié)果分析和論文撰寫（2個月）五、參考文獻[1]壓縮感知:理論、算法和應(yīng)用.朱筱敏,劉宏波,吳國華等.科學(xué)出版社，2017.[2]高光譜遙感初步,張洪成.浙江大學(xué)出版社,2009.[3]Spectralunmixingforremotesensingapplications-aReview.Bioucas-DiasJM,PlazaA,DobigeonN,etal.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2012,50(11):4054-4072.[4]Hyperspectralimageclassificationusingcompressedsensing.SunY,DuQ,YanS,etal.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2014,52(1):482-493.[5]Multi-focalstackingofcompressedsensinghyperspectralimagery:Imagepreservationandtargetdetection.