表示模型框架下高光譜遙感影像分類若干技術研究結題摘要

近年來高光譜數(shù)據(jù)獲取能力大幅提高，而其分析處理技術的發(fā)展卻相對滯后，其中分類技術作為高光譜圖像處理與信息提取過程中的關鍵環(huán)節(jié)，一直是國際前沿性的研究熱點。項目針對稀疏表示理論在高光譜數(shù)據(jù)分析中暴露的缺陷開展理論研究，結合高光譜影像全局結構特征和局部紋理特征，提出基于特征空間的稀疏表示和協(xié)作表示相結合、競爭與協(xié)作關系共存的分類相關理論和技術。主要內容包括：1）研究高光譜遙感影像的空間紋理特征提取方法；2）構建結構化表示模型分類器；3）提出一種多約束條件的表示模型分類方法；4）開展基于重構殘差融合的表示模型多分類集成研究。項目完成了相關模型的建立和關鍵算法的研究，基于典型區(qū)域的真實數(shù)據(jù)進行了上述特征提取算法和分類模型的驗證。結果表明，所提出的表示模型框架的分類方法可以實現(xiàn)地物目標的精細分類識別，為我國高光譜遙感對地協(xié)同觀測任務重大專項任務提供了關鍵技術支撐。 完成了系列高光譜圖像分類相關模型的建立和關鍵算法的研究，發(fā)表國際學術SCI收錄期刊32篇，其中第一/通信作者論文25篇，發(fā)表EI收錄的會議論文9篇，2篇國際會議論文獲杰出論文獎。擔任國際核心期刊IEEE JSTARS和IEEE SPL編委，并獲得IEEE JSTARS 2015最佳審稿人獎，入選2017年北京市科技新星計劃，以及2019年國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學基金資助。 在項目執(zhí)行期內，共培養(yǎng)碩士研究生27名，其中畢業(yè)20名，在讀7名；培養(yǎng)博士研究生2名，其中畢業(yè)1名，在讀1名，均獲得國家留學基金委(CSC)公派留學資格；在畢業(yè)的碩士生中，獲得優(yōu)秀畢業(yè)生2名，優(yōu)秀畢業(yè)論文4名，碩士生獲國家獎學金4次，博士生獲國家獎學金2次，其中一名博士獲得北京化工大學校長獎學金，為北京化學工大學信息科學與技術學院首次（目前唯一一名）獲得此榮譽的在讀博士研究生；項目資助碩士生出國（美國、西班牙、日本等）參加國際會議并開展學術交流共計8名。此外，成功指導課題組博士后出站1名和課題組年輕教師晉升副教授1名。 2100433B

稀疏表示理論用較少的數(shù)據(jù)量描述影像中的特征信息并捕捉不同地物之間光譜曲線的差異性，在高光譜遙感影像分類中受到越來越多的關注。隨著研究的不斷深入，稀疏表示在高光譜數(shù)據(jù)分析中的應用逐漸暴露了它的缺陷：由于稀疏表示過于強調L1范數(shù)約束項，忽略了數(shù)據(jù)間協(xié)作表示的重要性；同時，在分類的過程中，不能較好的反映數(shù)據(jù)集的內在分布結構，無法充分滿足約束表示系數(shù)具有小的類內方差和大的類間方差等需求。本項目結合高光譜影像全局結構特征和局部紋理特征，提出基于特征空間的稀疏表示和協(xié)作表示相結合、競爭與協(xié)作關系共存的分類相關理論和技術。主要內容包括：1）研究高光譜遙感影像的空間紋理特征提取方法；2）構建結構化表示模型分類器；3）提出一種多約束條件的表示模型分類方法；4）開展基于重構殘差融合的表示模型多分類集成研究。本項目成果將有力地推動高光譜遙感影像處理分析的基礎理論研究的發(fā)展，促進高光譜遙感應用的深入。

本項目主要在變分框架下研究高維的Choquard方程的基態(tài)解的存在性、唯一性及非退化性和非局部的Schoringer-Newton方程組和非線性項為Hartree型的帶電磁位勢的Schrodinger方程在位勢函數(shù)和非線性項滿足不同條件時解的存在性以及解的性質，尤其是無窮多解和多峰解的存在性。主要方法是擬應用目前應用廣泛的有限約化方法結合偏微分方程中的正則性理論和先驗估計。這類問題具有廣泛的物理意義。我們希望通過研究這類非局部的橢圓問題發(fā)展出非線性泛函分析中的新的方法和工具。