基于独立分量分析的高光谱遥感影像决策树分类

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高光谱遥感图像分类与识别方法研究

高光谱遥感图像分类与识别方法研究高光谱遥感图像分类与识别是一项重要的研究领域，它在许多应用领域中发挥着重要作用，例如农业、环境监测和目标探测等。

高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，能够提供大量的数据，因此需要有效的分类与识别方法来处理这些数据。

本文将介绍高光谱遥感图像分类与识别的一些常用方法及其研究进展。

1. 特征提取方法在高光谱遥感图像分类与识别中，特征提取是关键的一步。

常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和小波变换等。

PCA是一种基于统计学的方法，用于减少数据维度和提取主要特征。

LDA则是一种基于线性代数的方法，可以提取类别间的差异性。

小波变换能够提取图像的局部特征。

2. 分类算法对于高光谱遥感图像分类与识别，常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、最近邻算法(KNN)和人工神经网络(ANN)等。

SVM是一种二分类的算法，可以将其扩展到多类别分类问题。

KNN是一种基于实例的算法，基于样本间的距离进行分类。

ANN是一种模仿生物神经网络的分类算法，能够处理非线性分类问题。

3. 特征选择方法由于高光谱遥感图像具有大量的光谱信息，需要选择合适的特征进行分类。

特征选择方法的目标是从原始特征中选择出最相关的特征子集。

常用的特征选择方法包括相关系数法、互信息法和基于遗传算法的特征选择等。

相关系数法可以衡量特征与分类目标之间的相关性。

互信息法则是通过信息熵来度量特征与分类目标之间的相关性。

4. 集成学习方法为了提高高光谱遥感图像分类与识别的准确性，可以采用集成学习方法。

集成学习是通过结合多个分类器来进行分类的方法。

常用的集成学习方法包括随机森林、AdaBoost和bagging等。

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，具有较高的分类准确性和鲁棒性。

AdaBoost则通过加权投票的方式进行分类，能够适应不同的数据分布。

5. 深度学习方法近年来，深度学习方法在高光谱遥感图像分类与识别中取得了重要的突破。

用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类

ｒｄｃｉｉｕｓａｅｍｔｏｓｎａｅｎｔｅｓｅｔａｒｎｅｓｐｏｔｖｃｏｃｉＳＭ）ｎｕａｅｕｔｎｗｔｓｂｐｃｅｈｄｄｂｓｄｏｈｐｃｒｌａｇ，ｕｐｒｅｔｒｏｈａｍａｈｎＶ，ｅｒｌｅ（
摘要：高光谱影像具有丰富的光谱信息，与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别．该文对
决策树分类算法的优劣进行分析，引入随机决策树群算法，青海省祁连县Ｈｐｒｎ对ｙｅｉ高光谱影像￥Ｉ — ６ｏｉＲＳＰ影像数ｌ
据进行实验，使用子空间划分和光谱距离进行降维后，分别采用支持向量机、神经网络、最大似然法进行分类，并与随机决策树群算法分类结果进行比较．结果表明，该算法表现最优且无需降维预处理，可广泛应用于高光谱遥感
Ａｂｓｒｃ：Ｈｙｅｓｅｔａｍａｅｏｔｉｉｈｓｃｒｌｉｆｒａｉｎａｄｈｖｅｔｒｐｒｏｍａｃｎｇｏｎｔａｔｐｒｐｃｒｌｉｇｓｃｎａｎｒｃｐｅｔａｎｏｍｔｏｎａｅｂｔｅｅｆｒｎｅｉｒｕｄ
Ｈｅａｏｉｃ，ＣｈｎｎｎＰｒｖｎｅｉａ
３Ｓｈｏ｛ｅａｌｒｉａｃｅｃｎｎｉｅｒｎ｝ｅｔａｏｔｎｖｒｉ｝ｈｎｓａ４０８，Ｃｉａ．ｃｏｌＭｔｌｇｃｌｉｎｅａｄＥｇｎｅｇＣｎｒｌｕｈＵｉｅｓｔＣａｇｈ１０３ｈｎ０ｕＳｉＳｙ
Ｄ：０３６／．ｓ．５—２７２１．．８ＯＩ１．９ｊｓｎ０５８９．１６０９ｉ２０００

基于决策树的高光谱遥感影像分类方法研究

ＩａｅＣｌｓｉｃｔｏｓｄｏｃｓｏｅｍｇａｓｆａｉｎＢａｅｎＤｅｉｉｎＴｒｅｉ
ＨＵＡＹｅ，ＺＨＡＮＧｏ，ｕＴａＸＩＨｏ－ｗｅ，ＡＮＧｉＷＹｕ－ｆｉＨＵＡＮＧｕ—ｌｅ，Ｘｉｉ
（ｈｎｌｃｉＰｗｒｅｅｒｓｔｔ，ｎｉｇ２００，ｈｎ）ＣｉａＥｅｔｃｏｅｓａｃＩｔｕｅＮａｊ１０３ＣｉａｒＲｈｎｉｎ
第２２卷第６期２１０２
ＣＯＭＰＥＲＥＣＨＮＯＬＵＴＴＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ｖ０．Ｎｏ．１２２６
Ｊｎ２１ｕｅ０２
基于决策树的高光谱遥感影像分类方法研究
华晔，张涛，奚后玮，王玉斐，秀丽黄
（国电力科学研究院，苏南京２００）中江１０３
摘要：为了验证将决策树算法用于高光谱遥感影像分类的可行性，出了一种二叉决策树自动构建算法用于高光谱遥提
感影像分类。通过对高光谱遥感影像进行现场采样、样本进行统计和训练，对生成了一棵二叉决策树，决策树中提取出从分类规则，高光谱遥感影像进行分类。生成的决策树简单明了，类规则易于理解，并对分分类效率和精度都比较高，现实了高光谱遥感影像从数据降维、样本选择、本训练、策树生成、分类的“ 样决影像一体化 ” “ 和自动化 ” 。
Ｋｅｒｓ：ｉａｙｄｃｓｏｒｅ；ｙｅｓｅｔａｅｔｅｓｎｍｇｃａｓｆａｏｂｓｔｒｓｏｄ；ｕｏｙｗｏｄｂｎｒｅｉｎｔｅｈｐｒｐｃｒｌｒｍｏｅｓｎｉｇｉｉａｅ；ｌｉｃｔｎ；ｅｔｈｅｈｌａｔｍａｃｂｉｉｇｓｉｉｉｔｕｌｎｄ

基于ICA与SVM算法的高光谱遥感影像分类

基于ＩＡ与ＳＭ算法的高光谱遥感影像分类ＣＶ
梁亮，杨敏华，李英芳
中南大学信息物理工程学院，湖南长沙４０８１０３
摘
要
提出了一种利用独立分量分析（Ａ）Ｉ与支撑向量机（ＶＭ）ＣＳ算法进行高光谱遥感影像分类的新方法。
分类的有效方法之一。
关键词
高光谱；分类；支撑向量机（ＶＭ）独立分量分析（Ｃ；Ｓ；ＩＡ）类别集群
文献标识码：ＡＤＩ１．９４ｊｉｎ１０ —５３２１）０２２ —５Ｏ：０３６／．ｓ．０００９（００１～７４０ｓ
第３卷，１期Ｏ第Ｏ２０１０年１０月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖ１３，ｏ１，ｐ７４２２ｏ．０Ｎ．０ｐ２２—７８
Ｏｃｏｅ，２１ｔｂｒ００
ＳｅｔｏｃｐｎｐｃｒｌＡｎｌｓｓｐｃｒｓｏｙａｄＳｅｔａａｙｉ
采用ＩＡ算法对高光谱遥感影像（ＨＩＣＰ传感器获取，８Ｏ波段）行了特征提取，并以提取出的影像数据（进光谱维数为２）０构建ＳＶＭ分类器。ＳＭ算法进行核函数删选与参数寻优后，现采用ＲＢ对Ｖ发Ｆ核的ＳＭ算Ｖ
０８５１４方法。针对分类结果常出现的“ 盐 ” 象，用形态学算子对Ｓ．３）种椒现利ＶＭ（ＢＲＦ核）类结果进行了分

基于高光谱遥感影像的森林识别与分类

高光谱遥感技术已广泛应用于土地资源调查、环境监测、城市规划等领域。
森林识别与分类研究现状
基于高光谱遥感影像的森林识别与分类研究已取得了一定的进展，但仍存在一些挑战和难点。
目前的研究主要集中在图像预处理、特征提取和分类算法等方面，取得了不少成果。
但仍存在一些问题，如图像噪声干扰、特征提取不充分、分类精度不高等。
消除传感器和大气因素的影响，将原始辐射亮度转换为反射
率或辐射率。
几何校正
纠正影像的几何变形，使影像与地图坐标系统一致。
噪声去除
去除影像中的噪声，提高影像质量。
波段组合
根据需要选择不同波段的高光谱影像进行组合，提高分类精
度。
影像质量评价
分辨率
评价高光谱影像的空间分辨率，即单个像素所表示的实际地
）、梯度提升决策树（GBDT）等。
非监督分类算法
无需已知样本进行训练，通过聚类分析将影像划分为不同的类别。常见的算法有K-均值聚类、层次聚类等。
混合分类算法
结合监督分类和非监督分类的优点，先用非监督分类对未知区域进行初步分类，再用监督分类对初步分类结果进行
优化。
分类结果评估指标
精度评估
通过比较分类结果与实际结果，计算分类精度、混淆矩阵等指标，评估分类算法的性能。
森林健康状况评估
高光谱遥感影像可以获取森林的健康状况，包括叶绿素含量、水分含量等参数，为森林健康评估提供依据。
生态环境保护应用案例
1 2
森林生态系统服务功能评估
利用高光谱遥感影像，可以评估森林生态系统的服务功能，包括水源涵养、土壤保持、气候调节等。
生态环境质量监测
通过对高光谱遥感影像的分析，可以监测生态环境的质量状况，包括空气质量、水质等参数。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类高光谱遥感影像分类是指将高光谱影像中的像元划分为不同的类别。

在分类任务中，首先需要获取高光谱遥感影像数据，并对其进行预处理。

预处理包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤，旨在消除遥感影像中的噪声和失真，以提高分类的准确性。

接下来，将预处理后的高光谱遥感影像分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。

支持向量机算法是一种机器学习算法，其基本思想是通过在特征空间中构建一个最优的超平面，将不同类别的样本进行最优的划分。

在高光谱遥感影像分类中，SVM将高维的光谱信息映射到一个低维的特征空间中，在该空间中找到一个最优的超平面，以实现对不同类别的像元进行有效的分类。

SVM算法的优点是具有较好的泛化能力和较高的分类准确率，尤其适用于小样本和高维数据的分类问题。

在使用SVM进行高光谱遥感影像分类时，首先需要对训练集中的样本进行特征提取。

一般而言，可以使用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）等方法将高维的光谱数据降维，得到具有更好区分能力的特征。

接下来，将特征向量和相应的类别标签作为输入，使用SVM算法对训练集进行训练。

训练完成后，可以使用训练得到的模型对测试集中的样本进行分类，并计算分类的准确率和精度等评价指标。

在高光谱遥感影像分类中，SVM算法的性能还可以通过一些改进方法进行进一步提升。

可以使用核函数（Kernel Function）来提高算法的非线性分类能力。

核函数能够将低维的数据映射到高维的特征空间中，从而使线性不可分的样本在该空间中变得线性可分，从而提高了分类的准确性。

还可以使用多分类的SVM算法来处理多类别的问题，例如使用一对多（One-vs-All）的策略将多类别转化为多个二分类问题进行处理。

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类是一种非常有效的分类方法，能够充分利用高光谱影像中的光谱信息，提高分类的准确性和精度。

在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特征选择合适的SVM算法和预处理方法，以实现对高光谱遥感影像的准确分类和分类结果的可视化分析。

18830258_基于决策树的无人机高光谱遥感影像地物分类研究

分类是高光谱遥感影像处理和应用的一项重要内容，其最终目标是给影像中的每个像元赋以唯一的类别标识[1]。

然而，高光谱遥感影像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使得高光谱遥感影像分类面临着巨大挑战[2]。

随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展，高光谱遥感影像分类研究取得了快速进展[3~5]。

通过分析不同地物的光谱曲线，找出不同类地物之间的光谱曲线差异，明确最能区分某一类地物与其他地物间的波段，运用波段的代数运算方法，对高光谱遥感影像进行分类，并将分类结果与机器分类结果进行比较，评估了分类精度。

1材料与方法1.1数据获取2017年6月8日，UTC 时间6∶30~7∶30，采用Headwall 纳米级高光谱成像光谱仪，获取广东省广州市增城区温涌路旁某一段河流的数据。

以河流为中心线，包含河流两岸的部分地物，测区宽约93m 、长约摘要：高光谱影像由于其波段众多，传统的多光谱图像的信息提取方法不适合高光谱影像的处理。

利用无人机搭载美国Headwall 公司的最新纳米级高光谱成像光谱仪，采集广东省广州市增城区某处的高光谱影像，提取光谱数据，分析不同地物间光谱曲线特征和差异，采用决策树进行地物分类。

结果表明：根据无人机高光谱数据中不同地物之间光谱特征曲线的差异，建立分类树，不仅可以大大减少分类处理的工作量，且分类效果良好，准确度高。

关键词：无人机；高光谱遥感；光谱特征中图分类号：P237文献标识码：A 文章编号：1008-1631（2019）01-0101-04收稿日期：2018-12-11基金项目：2018年省级促进经济发展专项资金（GDME-2018E004）；2018年省级乡村振兴战略专项“老挝蔬菜农情监测系统构建与推广”作者简介：万欢（1986-），男，湖北仙桃人，实验员，硕士，主要从事遥感信息质量控制研究。

E-mail ：****************.cn 。

通讯作者：王长委（1977-），男，陕西西安人，副教授，博士，主要从事农业信息化和农业遥感研究。

基于决策树的高光谱遥感影像分类方法研究_华晔

收稿日期：2011－11－11；修回日期：2012－02－16基金项目：国家电网科技项目（SG11075－1）作者简介：华晔（1985－），男，江苏南京人，硕士，助理工程师，主要研究方向为信息安全。

基于决策树的高光谱遥感影像分类方法研究华晔，张涛，奚后玮，王玉斐，黄秀丽（中国电力科学研究院，江苏南京210003）摘要：为了验证将决策树算法用于高光谱遥感影像分类的可行性，提出了一种二叉决策树自动构建算法用于高光谱遥感影像分类。

通过对高光谱遥感影像进行现场采样、对样本进行统计和训练，生成了一棵二叉决策树，从决策树中提取出分类规则，并对高光谱遥感影像进行分类。

生成的决策树简单明了，分类规则易于理解，分类效率和精度都比较高，实现了高光谱遥感影像从数据降维、样本选择、样本训练、决策树生成、影像分类的“一体化”和“自动化”。

关键词：二叉决策树；高光谱遥感影像；分类；最佳阈值；自动构建中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1673－629X （2012）06－0198－05Research on Method of Hyperspectral Remote SensingImage Classification Based on Decision TreeHUA Ye ，ZHANG Tao ，XI Hou －wei ，WANG Yu －fei ，HUANG Xiu －li（China Electric Power Research Institute ，Nanjing 210003，China ）Abstract ：In order to validate the feasibility of using decision tree algorithm for hyperspectral remote sensing image classification ，it pro-poses a method of building decision tree automatically for hyperspectral remote sensing image classification．Based on hyperspectral re-mote sensing image on －site sampling ，sample statistics and training ，generate a binary decision tree ，extract classification rule from the de-cision tree and classify the hyperspectral remote sensing image．The whole tree is simple and the classification rules are easy to under-stand．Both classification efficiency and accuracy are satisfactory．The study makes it “integration ”and “automation ”to reduce the di-mensionality of hyperspectral data ，sample selection ，sample training ，decision tree generation and image classification．Key words ：binary decision tree ；hyperspectral remote sensing image ；classification ；best threshold ；automatic building0引言高光谱遥感影像记录了地物目标的连续光谱，包含的信息更丰富，具备了识别更多种类的地物目标以及以更高的精度进行目标分类的能力。

独立分量分析在高光谱图像舰船检测中的应用

收稿日期:2007-07-23　修回日期:2007-08-16 第25卷　第9期计　算　机　仿　真2008年9月文章编号:1006-9348(2008)09-0196-02独立分量分析在高光谱图像舰船检测中的应用寻丽娜,方勇华(中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室,安徽合肥230031)摘要:根据海上舰船目标的特点,提出了一种基于独立分量分析的目标检测算法,应用于高光谱图像海上舰船检测。

首先采用基于峰度的快速独立分量分析方法(FastI CA )对高光谱图像进行处理,获得统计独立的独立分量影像,然后以偏度为特征度量指标从上述独立分量中选择特征影像,得到舰船目标的检测结果。

应用于海上高光谱舰船图像,能够抑制背景中的海浪杂波及舰船尾迹对目标的影响,取得较好的检测效果。

实验结果也进一步验证了基于峰度的FastI CA 算法在高光谱数据分析中的有效性。

关键词:高光谱遥感;目标检测;独立分量分析中图分类号:TP751 文献标识码:AAppli ca ti on of I ndependen t Co m ponen t Ana lysis toSea Fleet D etecti on i n Hyperspectra l I magesXUN L i -na,F ANG Yong -hua(Re mote Sensing Laborat ory,Anhui I nstitute of Op tics and Fine Mechanics of CAS,Hefei Anhui 230031,China )ABSTRACT:A sea fleet target detecti on app r oach based on independent component analysis (I C A )is p r oposed and app lied t o shi p detecti on in hypers pectral data .Firstly,FastI C A app r oach is used t o obtain components that are statis 2tically independent fr om each other .Then,fleet target feature i m age is selected fr om the independent components which has the maxi m u m skewness .Results obtained by app lying the ne w algorith m on data fr om the operati onalmodu 2lar i m aging s pectr ometer (OM I S )show that,the method has an increased efficiency .The experi m ents confir m the ef 2ficiency of FastI CA based on kurt osis as an attractive t ool f or hypers pectral data p r ocessing .KE YWO RD S:Hypers pectral re mote sensing;Target detecti on;I C A1　引言独立分量分析(I ndependent Component Analysis,I CA )是近年来发展起来的一种新的盲信号分离(B lind Source Sepa 2rati on,BBS )技术[1]。

基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法[发明专利]

专利名称：基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法专利类型：发明专利
发明人：陈雨时,赵兴,刘柏森
申请号：CN201410541909.8
申请日：20141014
公开号：CN104268579A
公开日：
20150107
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法，属于高光谱遥感图像分类技术领域。

本发明是为了解决高光谱遥感图像数据的分类精度低的问题。

它主要是使用两层的集成结构对高光谱图像进行分类，分别是内层结构和外层结构；内层结构是通过随机波段选择构成存在差异的光谱集合；之后以光谱集合为单位，分别使用Adaboost的集成方法来训练，再对测试样本进行分类；外层结构是将内层集成中各个光谱集合的分类结果进行整合，采用权重投票的方法确定样本的最终类别；最后是将整幅图像作为测试样本，实现全图分类从而得到分类主题图。

本发明用于对高光谱遥感图像分类。

申请人：哈尔滨工业大学
地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
国籍：CN
代理机构：哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人：张利明
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一种基于AdaBoost的高光谱遥感影像分类方法

一种基于AdaBoost的高光谱遥感影像分类方法专利名称：一种基于AdaBoost的高光谱遥感影像分类方法技术领域：本发明属于高光谱数据处理方法与应用技术领域,涉及一种基于AdaBoost的高光谱遥感影像分类方法，适用于高光谱数据监督分类的理论方法和应用技术研究。

背景技术：高光谱影像光谱特征具有明显的高维特征，特征之间具有强相关性，直接应用原始波段进行分析是低效的。

使用传统多光谱影像分类方法对高光谱影像进行分类时会遇到“维数灾难”现象，而且计算量随波段数量成四次方增加。

为了更好地解决高光谱遥感影像分类问题，必须克服Hughes现象。

通过有效特征提取算法降低数据维数可以克服Hughes现象，提高分类速度和精度，MNF是一种由Green等提出的特征提取和去除噪声的有效方法。

高光谱遥感影像的监督分类方法主要包括两大类基于光谱特征匹配的方法和基于统计分析模型的方法。

由于高光谱数据在获取过程中，大气、地形、光照等条件的影像，使得其获得的地物光谱特征变化较大，因此，基于光谱特征匹配的方法会出现不同地物之间混淆较大、不稳定等问题，使得分类结果精度降低；基于统计分析模型的方法主要是对高光谱数据样本的总体特征进行统计分析，根据样本采样点统计分布特征实现不同地物的分类。

但是在统计分析模型建立过程中为了实现精确的分类，需要对训练样本进行分布假设以及大量的统计参数实现分类建模。

传统的模式识别方法无法满足对数据维数高、数据量大的高光谱数据进行高效率高精度的分类，神经网络、支持向量机虽然能够对遥感数据进行有效的分类，但是需要复杂的参数寻优设置。

集成学习是模式识别领域的重要研究方向，而AdaBoost算法就是一种具有很强实用性的集成学习方法，它只需要更新训练样本集和弱分类器的权值，除了弱分类器数量外无需设置任何参数，能将简单的弱学习算法逐渐提升为强学习算法。

由于AdaBoost算法训练和分类速度快，还能够实现非线性分类，比较适合实现精度较高的高光谱影像快速分类。

高光谱遥感图像目标探测与分类技术研究

技术原理
高光谱遥感图像数据分类技术主要基于像素级别的分类方法，通过分析像素的光谱信息进行地物分类。常见的技术方法包括监督学习、非监督学习和深度学习等。
1、监督学习：通过训练样本集学习分类器，利用分类器对高光谱遥感图像数据进行分类。常见的监督学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
高光谱遥感图像目标探测与分类技术研究
01 引言
03 技术原理 05 参考内容
目录
02 研究现状 04 应用场景
引言
高光谱遥感技术作为一种先进的地球观测手段，在环境监测、土地利用、灾害预测等领域的应用价值日益凸显。目标探测与分类作为高光谱遥感技术的重要环节，对于实现遥感图像的智能化解译和提升应用效果具有重要意义。本次演示将探讨高光谱遥感图像目标探测与分类技术的研究现状及其应用，旨在促进该领域的发展和推广。
4、公共安全与灾害应急：对城市公共安全、灾害预警与应急处置等领域进行空间信息感知、处理与智能分析。
谢谢观看
高光谱遥感图像分类技术的研究现状
随着高光谱遥感技术的不断发展，高光谱遥感图像分类技术也得到了广泛的研究和应用。目前，高光谱遥感图像分类技术主要分为以下几类：
基于谱带特征的分类方法：这种方法利用像素点在光谱带上的响应特征进行分类。常用的谱带特征包括光谱带的位置、宽度、形状等。基于谱带特征的分类方法简单易行，但是对于重叠光谱带的处理能力较弱。
技术原理
高光谱遥感图像目标探测与分类技术主要涉及数据采集、数据预处理、特征提取和分类算法四个环节。首先，通过遥感卫星获取高光谱图像数据，获取地物丰富的光谱信息；其次，对获取的高光谱数据进行预处理，如去噪、定标等，以提高数据质量；然后，利用特征提取技术，挖掘地物独特的光谱特征，为分类提供依据；最后，采用分类算法对提取的特征进行分类，实现目标探测与分类。

高分辨率遥感影像草地和树木分类方法研究

集美大学硕士学位论文高分辨率遥感影像草地和树木分类方法研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：应用数学指导教师：***2011-06-10高分辨率遥感影像草地和树木分类方法研究摘要草地和树木都是绿色的植被。

在全球变化研究中，植被被公认为是反映生态环境变化的重要而又敏感的指示器。

利用遥感技术获取绿地信息成为快速、客观、准确的城市生态监测、评价、规划和管理的重要手段。

本文以无人机航拍高分辨率遥感影像草地和树木信息提取为目标，从几何校正、图像匀光、分类方法等方面着手进行研究，探索高分辨率遥感数据、不同信息提取方法。

　论文首先研究遥感影像预处理。

主要包括图像的几何校正和图像匀光等处理。

对引起航拍影像几何畸变的原因进行了分析，总结常用的几何校正方法，用ＭＡＴＬＡＢ语言设计并实现。

同时对影像内不均匀光照现象，采用马斯克匀光法处理，提出了一种背景影像的生成方法，对初步匀光后的影像再结合直方图拉伸处理，能够得到较好的匀光效果。

　第二部分在影像预处理的基础上，研究植被与非植被的分类。

一方面提出加权Ｆｉｓｈｅｒ模糊判别的监督分类方法，在遥感影像影像道路、植被、裸土地分类应用，得出加权Ｆｉｓｈｅｒ模糊判别比直接Ｆｉｓｈｅｒ判别的ｋａｐｐａ系数更高。

另一方面提出基于爬山算法与模糊Ｃ－均值结合的非监督分类方法，在遥感影像影像植被与非植被分类应用，聚类迭代次数和聚类收敛曲线对比，实验表明改进ＦＣＭ影像分割方法在分割速度上具有明显的优势。

　第三部分研究遥感影像中草地和树木分类。

一种是提出双边滤波对影像进行预处理，平滑局部草地（树木）相似的纹理，同时保持草地与树木的边缘特征，结合彩色边缘检测和数学形态学，获得树木的区域，实现草地和树木的分类。

另一种是提出基于纹理特征的前意识认知模型，在纹理显著特征图分割草地和树木，用均值、标准偏差，信息熵，直方图来描述影像中草地和树木的分类结果对比，说明用颜色空间分割是困难的。

　关键词　几何校正，马斯克匀光法，加权Ｆｉｓｈｅｒ模糊判别，爬山算法，模糊Ｃ－均值，双边滤波，彩色边缘检测，纹理特征　Classification Research on Grass and Tree of High-Resolution Remote Sensing ImagesAbstractGrass and tree are all green plants, on global environment change research, vegetation is considered to reflect important changes in the ecological environment and sensitive indicator. It becomes a basic, efficient and precise method to obtain the urban green space information by using remote sensing technology. In this paper, geometric rectification, image dodging and classification related with segmentation of g rass and tree based on unmanned aerial vehicle remote sensing images were studied.The first research objective is to image preprocessing, including geometric rectification and image dodging. The reasons caused by aerial images of geometric distortion are analyzed, then has designed and implemented the geometric correction method used by MATLAB language. For the problem that the illumination is uneven, MASK dodging is adopted first, and one background image creating method is p roposed, then h istogram stretching methods is used to process the initiative dodged images. Experimental results show that this background image creating method has s trong adaptability, and better results are obtained according to image dodging flow.In the second part，on the basis of image preprocessing , classifying vegetation and non-vegetation regions .First，a major study of weighted Fisher fuzzy criterion supervised classification algori thm. This method is applied to UAV true color images of roads, vegetation, bare-land classification. The kappa coefficient 0.8690 of classification results is superior to the traditional methods. At the same time, this paper presents a novel Hill-manipulation and fuzzy C-means hybrid approach unsupervised classification algorithm. An effective algorithm is for segmentation vegetation and non-vegetation on remote sensing images. Compared with clustering iterations and convergence rate，experiments show that the proposed approach has much faster computation speed than FCM algorithm and can segment the color image quickly and effectively.Thirdly, the study of grass and tree classification in remote sensing image has adopted two ways：One is based on the use of bilateral filtering method of smoothing images, smooth local grass (tree) similar to the texture, but also to maintain the grass and trees edge features. Then, combining the gradient of color edge detection with mathematical morphology, finally achieved grass and trees to the classification. The other is based on method of pre-attentive texture discrimination mechanisms with early vision mechanisms, solving the grass and trees classification on texture feature. With the mean, standard deviation, information entropy andhistogram to describe the image classification results of the grass and trees contrast, it demonstrates that it is difficult for grass and trees segmentation in the color spaceKeywords：Geometric rectification, MASK dodging , weighted Fisher fuzzy criterion,Hill-manipulation , FCM, Bilateral filtering, Color edge detection, Texture feature学术诚信声明兹呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立进行的研究工作及取得的研究成果。

高光谱数据分析与图像分类算法研究

高光谱数据分析与图像分类算法研究随着科技的发展，高光谱遥感技术成为获取地球表面信息的重要手段之一。

高光谱数据具有多波段、高光谱分辨率和丰富的光谱信息等特点，对于土地利用、环境监测、农业等领域的研究具有重要意义。

然而，高光谱数据规模庞大，如何快速、准确地进行分析和分类成为研究人员关注的焦点。

本文旨在探讨高光谱数据分析与图像分类算法的研究现状，并提出了一种基于深度学习方法的高光谱图像分类算法。

高光谱数据的分析通常包括数据预处理、特征提取和图像分类三个步骤。

在数据预处理阶段，首先需要进行数据的校正、去噪和辐射校准等操作。

然后，通过数据预处理技术，将高光谱数据转化为符合算法要求的形式，如标准光谱反射率，以便进行后续的处理和分析。

特征提取是高光谱数据分析的关键步骤之一。

由于高光谱数据维度高，传统的特征提取方法往往难以捕捉有效的特征信息。

因此，研究人员常常运用降维技术，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），将高维的光谱信息压缩到低维空间中，以便后续的处理。

此外，还可以运用滤波器和小波变换等技术，提取数据中的纹理、形状等特征。

在图像分类阶段，传统的分类方法通常基于统计学、机器学习和人工神经网络等技术。

然而，由于传统方法对高维数据处理能力的限制，其分类效果较为有限。

近年来，深度学习技术的崛起为高光谱图像分类带来了新的可能性。

卷积神经网络（CNN）作为一种有效的高层次特征提取方法，被广泛应用于图像处理领域。

研究人员将其应用于高光谱图像分类任务中，取得了较好的效果。

此外，还有一些改进的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN），也被用于高光谱数据的分析和分类中。

然而，深度学习模型在高光谱数据分析中仍然面临一些挑战。

首先，由于高光谱数据量大，模型训练的时间和计算资源需求较高。

其次，高光谱数据中可能存在噪声和不完整样本，这对算法的稳定性和鲁棒性提出了要求。

此外，深度学习模型的解释性较差，难以解释模型的判断依据，这在某些实际应用场景中可能存在问题。

高光谱遥感影像分类方法综述

⾼光谱遥感影像分类⽅法综述2019-09-07摘要：该⽂简述了⾼光谱遥感影像分类的策略，主要有监督分类与⾮监督分类，基于分类判据的实现策略划分，硬分类和软分类，基于像素的分类和基于对象的分类，单分类器和多分类器集成。

并简单介绍了⼀些分类⽅法，包括监督分类法（最⼩距离分类法、最⼤似然分类法和平⾏多⾯体分类法）、基于光谱相似性度量的分类⽅法、⼈⼯神经⽹络分类法、⽀持向量机分类、决策树分类、⾯向对象分类和⾮监督分类。

关键词：⾼光谱；分类策略；分类⽅法中图分类号 TP751 ⽂献标识码 A ⽂章编号 1007-7731（2017）14-0155-02随着遥感传感器的光谱分辨率不断提⾼，许多隐藏的狭窄光谱区间的地物特征逐渐被发现，精细的光谱波段分割，宽泛的光谱探测范围是⾼光谱遥感的重要特征。

当前使⽤的航空航天成像光谱仪，其光谱探测能⼒有了很⼤的提⾼，覆盖了可见光、近红外、短波红外、中波红外和热红外的全部光谱区。

⾼光谱遥感在国民经济、建设等⽅⾯发挥了重要的作⽤，⼴泛⽤于地表分类、⽬标探测、资源监测等。

⾼光谱遥感影像分类的⽬的是给予每⼀像元唯⼀的类别标识。

1 ⾼光谱遥感影像分类的主要策略⾼光谱遥感影像分类的理论基础是“同谱同物”，同种地物具有相似的光谱特征及空间特征，在影像上呈现⾼度的相似，基于这种相似，可以实现对地区的识别。

在⾼光谱影像分类以每个像元的光谱⽮量数据为基础，⼀个像元可以看成是N个特征组成的N维空间中的⼀个点，同类地物的像元形成N维空间中的⼀个点群，不同地物会在N维空间中形成若⼲个点群，计算机分类就是根据这些点群的位置，分布规律等，确定点群的界限，从⽽完成分类任务。

⾼光谱遥感分类主要策略如下：1.1 监督分类与⾮监督分类遥感影像分类最传统的两种实现策略是根据分类中是否引⼊了先验已知类别的训练样本，将其划分为监督分类与⾮监督分类，监督分类是利⽤已知的先验训练样本，依据判定函数或判别规则，确定未知样本的类别。

基于波段子集的独立分量分析的特征提取的高光谱遥感影像分类

基于波段子集的独立分量分析的特征提取的高光谱遥感影像分类郭学兰;杨敏华;毛军;周秋琳【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2013(036)004【摘要】针对高光谱影像数据具有波段众多、数据量较大的特点,本文提出了一种基于波段子集的独立分量分析(ICA)特征提取的高光谱遥感影像分类的新方法.以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,根据高光谱遥感影像的相邻波段的相关性进行子空间划分,在各个波段子集上采用ICA算法进行特征提取,将各个子空间提取的特征合并组成特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类.结果表明:该方法分类精度最佳(分类精度89.04％,Kappa系数0.8605,明显优于其它特征提取方法的SVM分类,有效地提高了高光谱数据的分类精度.%The paper proposes a hyperspectral remote sensing image classification algorithm based on SVM (Support Vector Ma chine) . The SVM uses the features extracted from subspace of bands ( SOB) of ICA (independent component analysis). Taking hy perspectral data (PHI sensor getting 80 bands) data in Beijing Changping Xiaotangshan area for example, the adjacent band correla tion in each band of the hyper spectral image is used in order to divide the feature space into several SOBs. In the SOBs we use ICA algorithms? for feature extraction. Then we combine the extracted features into the feature vector for classification, it is found that the feature extraction algorithm proposed by the paper with accuracy 89.04% and kappacoefficient 0. 8605 has the best classification re sult, better than the results of four kinds of conventional feature extraction algorithms. The study also indicated that the method pro posed by this paper optimizes spectral information can effectively improve the classification precision of hyperspectral data.【总页数】5页(P144-146,149,152)【作者】郭学兰;杨敏华;毛军;周秋琳【作者单位】中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083【正文语种】中文【中图分类】P23【相关文献】1.粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择 [J], 丁胜;袁修孝;陈黎2.基于波段子集特征提取的最小二乘支持向量机高光谱图像分类技术 [J], 高恒振;万建伟;朱珍珍;王力宝;粘永健3.基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类 [J], 谭玉敏;夏玮4.基于独立分量分析的遥感影像分类方法 [J], 苏志成;吕宏伟5.基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类 [J], 宋海峰;杨巍巍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。