基于变分贝叶斯ICA的火山灰云检测研究-论文.pdf

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1、第36卷第2期红外技术Vl0l-36NO．22014年2月InfraredTechnologyFeb．2014基于变分贝叶斯ICA的火山灰云检测研究沈迪，李成范，赵俊娟，尹京苑(上海大学计算机工程与科学学院，上海200444)摘要：热红外遥感能够准确、快速地检测出火山灰云信息。针对热红外遥感数据和火山灰云检测特点，提出了基于变分贝叶斯ICA的火山灰云检测算法，通过弓I入贝叶斯网络的条件独立性准则和近似变分算法，将源信号后验概率分布的计算转化为更容易处理的负变自由能，去逼近真实后验概率分布的最佳近似值。实验表明该方法取得了85．25％的

2、光谱匹配度，检测精度较高。关键词：热红外遥感；火山灰-Z-；MODIS图像；变分贝叶斯；独立分量分析中图分类号：TN219文献标识码：A文章编号：1001—8891(2014)02—0120—05VolcanicAshCloudDetectionBasedonVariationalBayesianICASHENDi，LICheng-fan，ZHAOJun-juan，YINJing—yuan(SchoolofComputerEngineeringandScience，ShanghaiUniversity，Shanghai200444，C

3、hina)Abstract：Thethermalinfraredremotesensingcanbeusedtoaccuratelyandquicklymonitorthevolcanicashcloudinformation．Aimingatthecharacteristiesofthermalinfraredremotesensingdataandvolcanicashclouddetection，thisstudyproposesavolcanicashclouddetectionmethodonthebasisofvariat

4、ionalBayesianICA．whichprovesthatwiththeadditionoftheindependencestandardsandthevariationalapproximatealgorithmofBayesiannetworksbeingputintotheBayesianframework，thecomputationofposteriorprobabilitydistributionofsourcesignalcanbetumedintonegativefreeenergyandapproachtheo

5、ptimalapproximationofrealposteriorprobabilitydistribution．Theresultsindicatethattheproposedmethodhasaspectralmatchof85．25％andhighdetectionaccuracy．Keywords：thermalinfraredremotesensing，volcanicashcloud，MODISimage，variationalBayesian，independentcomponentanalysis(ICA)ICA模

6、型特征和遥感成像特征，直接应用ICA并不0引言能取得很好地处理效果。在分析热红外遥感特征和大型火山喷发出巨大的火山灰云、形成酸性气ICA模型的基础上，通过引入贝叶斯网络和变分近溶胶L1J，极易威胁航空安全【4j。热红外遥感具有似算法，本文提出变分贝叶斯ICA(Variational快速和空间覆盖范围广的特点L6】，已被广泛地应用BayesianICA)方法，降低了计算量和计算难度，在火山灰云检测。目前，国外广泛利用热红外卫星有效地提高了火山灰云的检测精度，具有一定的应遥感技术从火山灰云中的碎屑颗粒、灰云柱高度、用前景。喷发率、经纬度等

7、方面进行火山灰云检测研究【2]。1变分贝叶斯ICA方法的构建在国内，由于我国并不是火山喷发的高危区域，以前对这方面的研究几乎是一片空白[91。然而由于其在含有噪声的线性瞬时混合生成模型中，观测存在空间分辨率低、波段相关性和数据冗余等问题，数据(的概率可以表示为[9-101：使得火山灰云检测精度在一定程度上受到限制。独立分量分析(independentcomponentanalysis，ICA)(x(1)虽然能够从混合信号中分离出源信号，但是受限于收稿日期：20I3．10．O7；修订日期：2013．11-09．作者简介：沈迪(1982一

8、)，男，博士生，主要从事遥感图像处理研究。E-mail：wrq333@126com。通讯作者：李成范(1981一)，男，博士，工程师，硕士生导师，主要从事遥感与空间信息处理研究。E-maihlchf@shu．edu．cn