高光谱亚像元图像仿真与异常检测应用

谢少彪，齐乃明，秦 雷，张 磊

(1.哈尔滨工业大学 航天学院，哈尔滨 150090；2.上海航天技术研究院，上海 201109；3.北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094)

对于飞机等运动类遥感物体，由于其运动速度高、飞行成本大，获得多种参数下的高光谱图像用于检测研究的难度远远大于地面静物，因此采用仿真的方法获得多种条件下的图像是一种经济、高效可行的方式。高光谱图像仿真技术可以在不用实际飞行的情况下获得遥感器在不同场景、不同实验条件下的近似图像，不仅节约成本，而且数据生成效率高。通用的高光谱图形仿真方法一般从地物反射特性出发，通过数值模拟或者图像融合生成高光谱图像[1]，仿真方法灵活，输入参数多，国、内外学者在此方面进行了较多的工作。Allen等[2]提出了AGR、SAIL、Prospect、FCR等模型研究了森林叶冠的图像仿真问题；文献[3-6]从场景地物反射率出发研究背景的图像仿真问题，获得了基于数学模型的地物场景仿真方法。

但传统的高光谱场景图像仿真方法由于涉及的元素较多，仿真链路较长，造成高光谱图像仿真的周期长，同时由于变量的误差传递链条较长仿真结果与实际应用的场景往往难以较好的符合。因此采用实际测量校正得到的背景数据和目标数据，通过数据合成的方式生成高光谱仿真图像，能够产生与实际应用场景符合性更好的高光谱仿真图像。本文基于上述考虑，通过基于实际测量的背景场景，结合仿真获得目标特性数据通过数据重采样、光谱耦合、随机噪声叠加及遥感器相对定标误差校正等计算，生成高光谱仿真图像，可以更加快速、高效的获得高光谱的图像数据，服务于特定场景下的异常检测算法性能评价等应用。……