一种浅海水下目标高光谱参数化特征提取方法与流程

本发明涉及浅海水下目标高光谱参数化特征提取方法。

背景技术：

浅海目标探测与识别对于海洋监测、海洋资源开发以及海上搜救等具有重要意义，但浅海环境水下目标探测目前是个难题。传统的探测设备，如雷达与声呐，在探测浅海水下目标时受到很多限制：雷达虽然可以对目标形成很高的空间分辨力，但电磁波无法穿透水层；声呐可以利用声波共振识别不同材质的水下目标，但受浅海强烈的界面混响的影响，其探测性能大打折扣。除了这些原因，随着材料、推进与信息技术的发展，现代水下目标都具备一定的电磁隐身与声隐身能力，这又进一步提高了水下目标探测的难度。因此，发展光学探测手段，尤其是高光谱技术，成为目前浅海环境水下目标探测新的解决途径。

目前高光谱技术由于水下目标探测面临的主要问题有：1)海洋背景辐射光谱易受海洋环境因素影响而发生变化；2)光线在水层中双程传播，目标散射光谱会产生不确定的畸变，目标与海洋背景的辐射率绝对值差异较小。这些问题导致采用全光谱或单一波段的反射率作为特征区分水下目标离水辐射与海洋背景辐射时缺乏稳定性。

技术实现要素：

本发明是为了解决现有技术直接采用全光谱或单一波长反射率作为特征时缺乏稳定性的问题，而提出的一种浅海水下目标高光谱参数化特征提取方法。

一种浅海水下目标高光谱参数化特征提取方法按以下步骤实现：

步骤一：建立水下目标离水辐射率仿真模型；

步骤二：确定使目标离水辐射率仿真值与实际测量值误差最小的水下目标离水辐射率仿真模型输入参数；

步骤三：将步骤二确定的输入参数中的目标估计深度与反射率作为目标的高光谱遥感特征。

发明效果：

针对现有技术存在的问题，本发明提出通过光谱仪接收信号估计与水下目标属性有关的深度和反射率作为特征，使目标特征具有物理意义的同时提高了特征的稳定性，提高水下目标高光谱探测能力，解决了直接采用全光谱或单一波长反射率作为特征时缺乏稳定性的问题。

附图说明

图1为离水辐射仿真模型技术方案图；

图2为水下目标离水辐射参数化特征提取方案图；

图3为仿真水下目标高光谱探测在530nm的反射率图像；

图4为仿真水下目标样本与海洋背景样本在二维特征空间中的分布图。

具体实施方式

具体实施方式一：一种浅海水下目标高光谱参数化特征提取方法包括以下步骤：

步骤一：建立水下目标离水辐射率仿真模型；

步骤二：确定使目标离水辐射率仿真值与实际测量值误差最小的水下目标离水辐射率仿真模型输入参数；

步骤三：将步骤二确定的输入参数中的目标估计深度与反射率作为目标的高光谱遥感特征。

水下目标离水辐射仿真模型的技术方案如图1所示，海面离水辐射率由海水吸收率、海水反射率以及海底反射率决定，海水吸收率由水中浮游植物叶绿素浓度、水中溶解有机物吸收率以及纯海水吸收率决定，海水反射率由水中悬浮颗粒反射率和纯海水反射率决定，海底反射率由海底沉积层材质决定；计算海面离水辐射率仿真值与实际测量值的误差，根据海水的光谱窗口将全光谱分为两个波段范围，分别是400-600nm与600-715nm，引入平衡参数均衡两个波段范围的辐射率绝对值差异；搜索使水下目标离水辐射率仿真值与实际测量值误差最小的输入参数，提取反射率与目标深度作为水下目标的高光谱遥感特征。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中建立水下目标离水辐射率仿真模型的具体过程为：

海面离水辐射率由海水吸收率、海水反射率以及海底反射率决定，光线透射过海水-空气界面时会受到影响，界面上表面的离水辐射率R_rs与下表面的上行辐射率r_rs有以下关系：

其中r_rs的半解析模型为：

其中a为总吸收率，b_b为总反向反射率，θ_w为太阳的天顶角，H是深度，ρ是海底反射率，B是550nm处的海底反射率，是以B作为参考值进行归一化得到的海底反射率曲线；

海水的总吸收率由纯海水的吸收、浮游植物所含叶绿素的吸收以及水中溶解有机物的吸收三者共同决定，即：

a＝a_w+a_φ+a_g (3)

其中a_w为纯海水的吸收率，通过查表获得；a_φ为浮游植物叶绿素的吸收率，a_g为水中溶解有机物的吸收率，计算方法分别为：

a_φ(λ)＝[a₀(λ)+a₁(λ)ln(P)]P (4)

P＝a_φ(440)＝0.06[chl-a]^0.65 (5)

a_g(λ)＝Gexp[-0.015(λ-440)] (6)

其中λ代表波长，G＝a_g(440)，即波长440nm处的水中溶解有机物吸收率；

海水的总反射率b_b由两纯海水的反向散射率以及水中悬浮颗粒的反向散射率，即：

b_b＝b_bw+b_bp (7)

其中b_bw为纯海水的反射率，通过查表获得；b_bp是水中悬浮微粒的反向散射率，计算公式为：

b_bp(λ)＝[chl‐a]^0.62550/λ (8)。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤二中确定使目标离水辐射率仿真值与实际测量值误差最小的水下目标离水辐射率仿真模型输入参数的具体过程为：

图2是水下目标离水辐射参数化特征提取方案示意图。根据离水辐射率仿真模型，纯海水的吸收率a_w与反射率b_bw是确定的，海洋浮游植物吸收率a_φ、水中悬浮颗粒反射率b_bp与水中叶绿素密度chl-a有关，水中溶解有机物吸收率a_g与其在440nm处的参考吸收率G有关，海底反射率ρ与其在550nm处的参考反射率B有关。离水辐射率仿真模型共有四个输入参数，即：

R_rs(λ)＝F(a_w(λ),b_bw(λ),chl-a,G,B,H) (9)

将不同的参数带入海面离水辐射的半解析模型得到海面离水辐射率的仿真结果，通过计算仿真结果与实际测量结果的误差，得到误差最小时对应的参数值；海面离水辐射率的仿真结果与实际测量结果的误差如式(10)所示：

其中，R_rs(λ)是海面离水辐射率的实际测量结果，是海面离水辐射率的仿真结果；代表对波段λ₁-λ₂范围内的辐射率取平均，参数ω是为了平衡离水辐射率在λ₁-λ₂与λ₃-λ₄范围内的强度差异；

搜索使式(11)最小的离水辐射率仿真模型输入参数，将其中的550nm处的海底反射率B以及深度H作为目标特征。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述为400-600nm，λ₃-λ₄为600-710nm。

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

实施例一：

图3是仿真水下目标高光谱探测在530nm的反射率图像，从海洋背景辐射区域与水下目标所在区域各随机选择50个像素作为海洋背景样本以及水下目标样本，通过上述流程提取每个像素的估计反射率与估计深度作为该像素对应的特征，图4是水下目标样本与海洋背景样本在估计反射率与估计深度组成的二维特征空间中的分布，水下目标的估计反射率与估计深度均大于海洋背景样本，二者在特征空间中有不同且各自相对稳定的分布区域，从而实现水下目标稳定的高光谱遥感特征提取，达到了本发明的目的。