光谱多元变量分类和识别方法研究

光谱多元变量分类和识别方法研究
近年来，随着高分辨率的遥感成像技术的革新和广泛的应用，用光谱多元变量（Spectral Multivariate Variables）识别和分类地
表覆盖物及其变异特征的方法已成为遥感研究的一个重要课题。

光谱多元变量分类和识别方法也有助于地理信息系统（GIS）的建立和更新，为环境调查和地理研究提供了准确的数据来源。

光谱多元变量分类和识别的基础是光谱分析，它是基于遥感技术的一种数据处理方法，可以测量物体光谱从空间分布情况，从而反映物体的物理和化学特征，为对地表物质类型、地形曲率、土壤质地、植被覆盖度等进行科学研究提供了支持。

在光谱多元变量分类和识别方法研究中，除了定性和定量分析外，还涉及到地物归类、光谱分辨，以及包括模式识别、数据挖掘、机器学习等统计学的技术。

这些技术可以对观测遥感反射数据进行处理，以分析地表覆盖物的变化趋势，以及从地表覆盖物的光谱特征中提取信息以判断地表覆盖物的类型及其变异程度。

常用的光谱多元变量分类和识别方法包括分形分析法、聚类分析法以及模式识别方法等。

分形分析法主要应用于对地表覆盖物分类，通过对光谱反射率进行分形拟合，来获取地表覆盖物的分形特征，然后运用分形几何规则进行地表覆盖物分类。

在聚类分析法中，可以通过将光谱反射率根据聚类技术分为多个类，得到聚类特征，从而实现光谱多元变量分类。

此外，模式识别方法包括基于支持向量机的非线性分类和分层分类。

这些方法能够精确地分类出空间上的地表覆盖物
类型，并以结构化的形式给出多元变量分类结果。

光谱多元变量分类和识别还可以结合其它环境变量，如植被指数、地物分类等，通过模型综合来提高分类准确率和空间对比度，以及对遥感数据校正等。

为了更好地发挥光谱多元变量分类和识别的作用，还可以采用基于多传感器的综合运用技术，多源遥感数据的协同处理能够充分利用各类传感器的特点，同时提高分类精度，更加客观地反映地表覆盖物的特征以及变异特性。

基于以上，对光谱多元变量分类和识别方法的研究，也是遥感研究的重要内容之一，有助于深入了解地表覆盖物及其变异特征，为GIS制图及地理研究提供数据支持，具有重要的意义。

综上所述，光谱多元变量分类和识别是重要的研究方向，需要进一步深入探讨。

以前的研究主要基于模型方法，缺乏对实际应用的考虑，为了更好地发挥光谱多元变量分类和识别的作用，未来研究可以结合其它环境变量，并引入多源遥感数据的协同处理技术和基于多传感器的综合运用技术，进一步提高分类精度，以满足实际应用需求。