光谱色差与主分量特征融合的石窟表面风化智能评估

曹赤鹏; 王慧琴; 王可; 王展; 张刚; 马涛

doi:10.37188/OPE.20212910.2444

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光谱色差与主分量特征融合的石窟表面风化智能评估

信息科学 | 更新时间：2021-11-01

- 光谱色差与主分量特征融合的石窟表面风化智能评估
- Intelligent evaluation of grotto surface weathering based on spectral chromatic aberration and principal component feature fusion
- 光学精密工程 2021年29卷第10期页码：2444-2455
- 作者机构：
  
  1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西西安 710055
  2.陕西省文物保护研究院，陕西西安 710075
- 作者简介：
  
  [ "曹赤鹏（1995-），男，河北定州人，硕士研究生，主要从事多光谱图像处理、机器学习等方面的研究。E-mail：1309209924@qq.com" ]
  [ "王慧琴（1970-），女，山西长治人，博士，教授，博士生导师，1992年于西安冶金建筑学院获得学士学位，1997年于西安建筑科技大学获得硕士学位，2002年于西安交通大学获得博士学位，现为西安建筑科技大学信息与控制工程学院副院长，主要从事智能信息处理、信息理论与应用、信息技术与管理、数字建筑等研究。Email：hqwang@xauat.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目(2019YFC1520500);陕西省自然科学基金项目(2021JM-377);陕西省科技厅科技合作项目(2020KW-012);陕西省教育厅智库项目(18JT006);西安市科技局高校人才服务企业项目(GXYD10.1)
- DOI：10.37188/OPE.20212910.2444
  中图分类号： O433.4
- 收稿日期：2021-02-09，
  
  修回日期：2021-03-08，
  
  纸质出版日期：2021-10-15
- 稿件说明：
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曹赤鹏,王慧琴,王可等.光谱色差与主分量特征融合的石窟表面风化智能评估[J].光学精密工程,2021,29(10):2444-2455.

CAO Chi-peng,WANG Hui-qin,WANG Ke,et al.Intelligent evaluation of grotto surface weathering based on spectral chromatic aberration and principal component feature fusion[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(10):2444-2455.
曹赤鹏,王慧琴,王可等.光谱色差与主分量特征融合的石窟表面风化智能评估[J].光学精密工程,2021,29(10):2444-2455. DOI： 10.37188/OPE.20212910.2444.

CAO Chi-peng,WANG Hui-qin,WANG Ke,et al.Intelligent evaluation of grotto surface weathering based on spectral chromatic aberration and principal component feature fusion[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(10):2444-2455. DOI： 10.37188/OPE.20212910.2444.

摘要

针对单一光谱特征无法精细化表征石窟表面复杂风化区域风化类型及程度的问题，基于光谱分析与色度学理论，提出了一种光谱色差与主分量特征融合的石窟表面风化智能量化评估方法。重建石窟表面多光谱图像的反射光谱，计算每个像素点与基准点的色差，并使用主成分分析方法提取多光谱图像数据的主分量特征；然后融合石窟表面风化的光谱色差与主分量特征，对不同风化类型及程度进行表征；最后使用随机森林分类器，对石窟表面多光谱图像中每个像素点的风化程度进行智能评估。实验表明，融合光谱色差与主分量特征的方法对复杂风化区域不同风化类型及程度的表征能力优于单一光谱特征，石窟表面整体风化程度评估准确率为99.86%，Kappa系数为0.99，可实现复杂风化区域的精细化表征。

Abstract

To overcome the problem of a single spectral feature not finely characterizing the type and degree of weathering in the complex weathering area on a grotto surface

this paper proposes an intelligent quantitative evaluation method for grotto surface weathering based on spectral analysis and colorimetric theory. First

we reconstruct the reflection spectrum of the multispectral image of the grotto surface

calculate the color difference between each pixel and reference point

and use the principal component analysis method to extract the principal component features from the multispectral image data. Then

we fuse the spectral color difference and principal component features of the weathering on the grotto surface to characterize different types and degrees of weathering. Finally

a random forest classifier is used to intelligently evaluate the weathering degree of each pixel in the grotto surface multispectral image. Experiments show that the method of fusing spectral chromatic aberration and principal component features performs better compared with a single spectral feature in characterizing different types and degrees of weathering in complex weathering areas. The evaluation accuracy of the overall grotto surface weathering degree is 99.86%

with a Kappa coefficient of 0.99. The proposed method can effectively realize a refined characterization of complex weathered areas.

关键词

Keywords

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