本项目面向宽幅高光谱地质小卫星载荷的设计与研制,综合考虑地质矿产资源调查的应用需求,开展高光谱遥感数据质量评价技术研究,在跟踪国际遥感数据质量评价技术发展前沿的基础上,引入多目标满意优化理论以及综合成像建模技术,分析该类型高光谱载荷图像质量、应用潜力与能力的影响因素以及各个因素之间的相关性,并结合面向图像几何、辐射、光谱质量分析与评价的成像模型,建立影响图像质量的满意优化策略与优化模型,并根据模拟数据以及实验室与野外试验数据进行数据质量与应用潜力的预测与评价,突破基于载荷几何、辐射与光谱成像模型分析的评价参数选择、多目标满意优化策略设计与优化建模等关键技术,为我国高光谱地质应用小卫星载荷研制以及获得满足用户需求的高光谱数据提供有力的技术支撑。
hyperspectral remote sensing;imaging modeling;applicaton evaluation;optimization modeling;
本项目面向地质矿产资源调查的应用需求,开展高光谱遥感数据质量与应用能力评价技术研究。首先根据载荷的成像原理、过程和特点进行影响高光谱数据几何质量、辐射质量、光谱质量的因素和高光谱成像过程分析;然后在此基础上确定贡献大、相关性强的影响因素作为评价模型参数,并引入回归分析等理论建立应用能力评价模型,实现高光谱数据应用能力的评价及预测;再结合参数受到的约束条件建立多参数联合优化的参数优化模型并对其求解,实现载荷参数的优化;最后使用新疆东天山模拟数据对模型进行验证。验证结果表明本项目所选评价模型参数同高光谱数据应用能力有很强的相关性,评价模型的预测误差在1种矿物以内,通过求解优化模型得到的最优参数组合能使数据达到最高的应用能力。本研究可以为提供令用户满意的遥感数据、载荷的优化设计服务,具有基础研究的价值。