基于超光谱图象的混合物智能快速分类与识别

以课题组在多光谱、超光谱遥感和神经网络多光谱图象分类识别处理的多年研究积累成果为基础，建立混合象元线性与非线性结合的混合物光谱特征新模型，通过本实验室装备的AISA+244波段超光谱成象系统进行大量实验研究，构造人工混合目标获取多种多/超光谱图象数据，进行超光谱图象降维与简化处理，混合物超光谱图象特征分析与光谱混合分解，设计利用神经网络、遗传规划和模糊逻辑相结合的超光谱图象混合象素智能融合、分类与识别原理与算法，并设计基于超光谱特征的智能快速混合物分类与识别软件。其研究成果可以应用在科学遥感、国土探测与规划、地理信息系统、反恐怖安全检测、国防与军事、农业产量评估、医学图象分析、环境保护和灾情监测与预报、月球与深空科学探测等多个领域，有重要的学术价值和广泛的应用前景。对信息获取与处理学科的发展也将有重要的促进作用。