[发明专利]一种提高光谱角填图精度的阈值选取方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感信息科学技术领域。具体涉及一种光谱角填图方法的阈值选取方法。

背景技术

光谱角填图方法是成像光谱图像处理技术中，对地物进行识别的主要方法之一。该算法是将图像波谱直接同参考波谱匹配的一种交互式分类方法，是一种比较图像波谱与地物波谱或波谱库中地物波谱的自动分类方法。该方法充分利用了光谱维的信息，强调了光谱的形状特征，大大减少了特征信息。

当前，光谱角填图方法已经成功的应用到了多个领域的地物识别中，主要是因为该方法主要关注于光谱的形态，减少了光谱特征增益和漂移的影响。在光谱角填图技术中，阈值的选择至关重要。阈值小了，信息提取结果有缺失，阈值大了，提取的准确性降低。因此，需要一种新的方法来选取阈值，用以提高光谱角填图结果的准确性和完整性。

发明内容

本发明的目的在于针对光谱角的阈值的设定缺陷，提供一种提高光谱角填图精度的阈值选取方法，该方法能够保证目标影像地物信息提取的准确性和完整性。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种提高光谱角填图精度的阈值选取方法，该方法包括以下步骤：

步骤1，获取目标影像地物的纯净端元波谱曲线；

步骤2，根据波谱曲线的形态和特征位置，对上述步骤(1)中获取的目标影像地物的纯净端元波谱曲线进行分类，确定目标影像的地物种类数，并构建每类目标影像地物的波谱曲线集合；

步骤3，利用光谱分析工具，分别计算不同种类的目标影像地物A、B、C之间光谱角弧度相似值rad，其中，rad(A,B)、rad(A,C)、rad(B,C)分别表示A和B、A和C、B和C三类目标影像两类地物之间光谱角弧度相似值集合；

步骤4，获取上述步骤3中A和B、A和C、B和C三类目标影像地物两两之间的光谱角弧度相似值集合rad(A,B)、rad(A,C)、rad(B,C)的最大值δ_AB、δ_AC、δ_BC；

步骤5，根据上述步骤4中得到的光谱角弧度相似值集合的最大值δ_AB、δ_AC、δ_BC，获取目标影像地物A、B、C的提取阈值A_threshold、B_threshold、C_threshold的上限值A_thresholdmax、B_thresholdmax、C_thresholdmax；

步骤6，利用光谱分析工具，计算同类别目标影像地物光谱角弧度相似值rad(A,A)、rad(B,B)、rad(C,C)；

步骤7：根据上述步骤6中得到的同类别目标影像地物光谱角的弧度相似值rad(A,A)、rad(B,B)、rad(C,C)，获取每类目标影像地物光谱角弧度相似值集合的最小值β_AA、β_BB、β_CC；

步骤8，根据上述步骤7中得到的每类目标影像地物弧度相似值集合的最小值β_AA、β_BB、β_CC，获取目标影像地物A、B、C的提取阈值A_threshold、B_threshold、C_threshold的下限值A_thresholdmin、B_thresholdmin、C_thresholdmin；

步骤9：比较上述步骤5中得到的提取阈值上限值A_thresholdmax、B_thresholdmax、C_thresholdmax和上述步骤8中得到的下限值A_thresholdmin、B_thresholdmin、C_thresholdmin的大小，从而选择提取阈值，保证目标影像地物信息提取的准确性和完整性。

所述的步骤1中采用沙漏方法、或者连续最大角凸锥的方法获取目标影像地物纯净端元波谱曲线。