arcgis 高光谱 分类

ArcGIS 是一款广泛用于地理信息系统（GIS）和遥感数据分析的软件。高光谱分类是一种用于遥感数据的图像分类方法，它可以识别和分类图像中的不同地物或地表覆盖类型。下面是一个基本的高光谱分类工作流程，使用ArcGIS 进行高光谱图像分类的概述：

1. 数据获取和准备：

获取高光谱遥感图像数据。这些数据通常包括多个波段的图像，每个波段代表不同的光谱范围。

对图像数据进行校正和预处理，包括大气校正、辐射校正和噪声去除，以确保数据的质量和一致性。

2. 地物类别定义：

定义您要分类的地物类别，例如水体、森林、农田、城市等。每个地物类别都应有一个唯一的标识符。

3. 特征提取：

从高光谱图像中提取用于分类的特征。这通常涉及选择特定波段的像素值或光谱反射率作为特征。

4. 训练样本收集：

为每个地物类别收集代表性的训练样本。这些样本是已知地物类别的图像区域，用于训练分类模型。

5. 分类模型训练：

使用训练样本训练高光谱分类模型，例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或最小距离分类器。

模型将根据训练样本学习如何将特征与地物类别相关联。

6. 图像分类：

使用训练好的分类模型对整个高光谱图像进行分类。模型将每个像素分配到最可能的地物类别中。

7. 后处理和验证：

对分类结果进行后处理，如消除小面积噪声、连接相邻像素相同类别的区域等。

进行分类精度评估，比较分类结果与参考数据，以验证分类的准确性。

8. 结果可视化：

将分类结果可视化呈现在地图中，以便进一步分析和应用。

ArcGIS 提供了丰富的工具和功能，可用于高光谱图像的处理和分类。您可以使用ArcGIS 中的工具和脚本编写自定义的高光谱分类工作流程，以满足特定的项目需求。此外，ArcGIS 还支持多波段图像的可视化、分析和空间查询，使您能够更全面地利用高光谱数据进行地理信息分析。