[发明专利]一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波方法

说明书

本发明属于信息提取技术领域，具体涉及一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波算法；本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波算法；包括以下步骤：步骤一、黑土地高光谱预处理；步骤二、频率域转化；步骤三、自适应高斯滤波；步骤四、分级提取；步骤五、有机质提取结果；将各个级别含量的有机质进行综合制图，形成有机质含量的航空高光谱提取结果；将总体精度和Kappa系数最高的参数设置σ₁＝0.5，ε₁＝1.1应用到黑土地有机质的运算中，分级之后，根据地面分析数据，给出每一级别的有机质含量，得出黑土有机质含量的空间分布情况。

技术领域

本发明属于信息提取技术领域，具体涉及一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波方法。

背景技术

我国东北黑土富含有机质，引入航空高光谱数据能够为科学评估黑土地质量提供新的技术手段。在基于高光谱数据的黑土有机质含量识别中，将光谱数据理解为反映黑土成分含量目标电磁辐射特性的能量分布图，这一处理仅仅描述了地物能量分布的光谱特性，是一种黑土单像元分析的方法，能够提取的黑土信息有限。为掌握遥感光学系统信息传递规律，从遥感光学系统的频域信道矩阵推导出发，从频域的角度分析对成像系统频域信息传递参数进行数值计算，研究成果对遥感光学系统的设计起到了参考作用。

常规方法是，将黑土地像元光谱的能量表达与频域频谱能量的表征进行分开处理，这种处理不能将原始光谱数据重新分布到另一个空间，无法反映空域图像中能量的变化规律，使得黑土的色调、纹理、走向和边界等空间特征未能参与到土质评估中，其评估结果常常不是一个综合的黑土特征集合，限制了黑土有机质信息提取的精度。

因此，迫切需要在分析黑土频谱特征的基础上，设计一种自适应高斯低通滤波方法，通过逐步排除不同能量等级的数据，达到黑土地分类分级的目的。联合黑土地高光谱像元的空间上下文信息和光谱信息对高光谱像元进行分类，突破影像的空间信息突破传统逐像素光谱分类的性能瓶颈，为黑土有机质大范围精确制图提供支撑，来解决现有的方法的弊端。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波方法。

本发明的技术方案是：

一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、黑土地高光谱预处理；

辐射校正使用基于MODTRAN4+辐射传输模型的FLAASH方法对高光谱数据进行预处理。

计算时需要元数据包括观测视场角、太阳角度、平均海拔高度、大气模型、气溶胶类型和能见度范围；几何校正利用机载POS 510系统实现，机上惯导系统和定位系统记录了每一个像元的位置参数X，Y，Z和姿态参数Roll，Pitch，Heading，通过每一帧图像的GPS时间，将坐标赋值给该象元；

步骤二、频率域转化；

将原始黑土地高光谱数据进行频域转换，生成频率域数据；

步骤三、自适应高斯滤波；

结合黑土地理空间中已知有机质数据的插值数据，设计能够自适应的高斯滤波器，使得在保留黑土图像局部特征的基础上，选择不同的σ，实现原始图像的分类；这一过程中，不断与地面化验数据进行比对，迭代运算，直至满足分级要求；

步骤四、分级提取；

设计一种自适应高斯低通滤波方法，通过逐步排除不同能量等级的数据，实现黑土地有机质含量分类分级的目的；

步骤五、有机质提取结果；