高光谱图像分类与目标探测(张兵,高连如编著)思维导图
高光谱图像分类
信息科技探索高光谱遥感技术起源于20世纪80年代初，它是在多光谱遥感技术的基础上发展起来的。
经过数十年的发展，现在的高光谱遥感技术已经达到了一定的水平，在很多领域也得到了应用。
比如它在农业中的应用，其主要表现在快速、精准地获取各种环境信息，以及农作物生长情况。
在大气与环境应用上，在太阳光谱中，大气中的分子，如氧气、臭氧、二氧化碳、水蒸气等成分的反应十分强烈。
而因为大气成份生变而引起的光谱差异通过传统宽波遥感方法难以准确识别，而这种差异可通过窄波段的高光谱识别出来[1]。
在城市环境与下垫面与环境特征的研究和应用，因为人们生活中的各种活动，使得城市环境与下垫面更为复杂。
而高光谱遥感技术的进步，能让人们依据光谱特征，更深入地去研究城市地物，而各种高光谱遥感器的出现，使得对城市的光谱的研究更加系统而全面，也为城市环境遥感分析及制图打下了基础。
在地质矿物勘探中的应用，区域地质制图和矿物勘查是高光谱技术主要的应用领域之一，也使得高光谱遥感技术的作用得到了有效的发挥，由于高光谱遥感比起宽波段遥感有诸多不同之处，因此在电磁谱上，每种岩石和矿物所显示出诊断性光谱特征各不相同，根据这一原理能清楚地识别出其中的矿物元素[2]。
1 高光谱图像分类方法高光谱图像分类的主要作用机理是，按照待测地物的空间几何与光谱信息，来划分图像中的每个像素，划作不同的类别。
高光谱图像可采用监督和非监督两种分类方法。
其中的区别在于：非监督分类用于对分类区知之甚少的情况下，在统计和分类时，完全依据的是照像元的光谱特性。
非监督分类运算将原始图像的全部波段运用到其中，分类结果与各类像元数有着相类似的比例。
因为无需人工干预，非监督分类可采用高度自动化来完成。
非监督分类具体步骤如下：初始化各个分类、判断专题、分类合并、确定色彩、分类处理、定义色彩、转换栅格矢量、统计分析。
监督分类更依赖于用户的控制，适用于对研究区域了解较透彻的情况下。
在这种分类过程中，先选一些能够识别的，或者借助其它信息正确判断出类型的像元，来构建模板，再通过这一模块，使计算机系统对于具有相同特性的像元进行识别。
高光谱遥感第三章ppt课件
Lt
DN -b a
a (增益系数)，b (暗电流)
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
场地定标常用方法：
- 反射率法 - 辐亮度法 - 辐照度法
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
辐射传输方程为
dI dz
I
sI
B
sJ
是介质所有气体及粒子的吸收系数之和
是
s
介
质
所
有
气
体
及粒
子
的
散
射
系
数
之
和
B是介质热发射能量
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
（3）场地定标 辐射校正场包括 敦煌陆面试验场和青海湖水面试验场；
辐射标准和设备定标实验室； 光学特性和环境参数观测实验室； 辐射校正资料处理、存档和信息服务实验室
第三章
高光谱遥感图像
辐射与几何校正
• 6S模型（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）
高光谱遥感分解课件
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词
种植结构优化
详细描述
高光谱遥感技术能够识别不同种类的 农作物，通过监测农作物的分布和生 长状况，可以优化种植结构，提高土 地利用效率和农业生产效益。
案例二：高光谱遥感在环境监测中的应用
总结词
污染物监测
详细描述
高光谱遥感技术能够监测大气、水体和土壤中的污染物，如二氧化硫、氮氧化物、重金 属等。通过对污染物的光谱特征进行分析，可以实时监测污染物的排放和扩散情况，为
05 实际应用案例分析
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词：精准监测
详细描述：高光谱遥感技术能够获取地表覆盖物的光谱信息，通过分析这些光谱 信息，可以精确地监测农作物的生长状况、病虫害情况以及土壤质量等，为农业 生产提供科学依据。
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词：产量预测
详细描述：利用高光谱遥感技术，可以预测农作物的产量。通过对农作物生长过程中的光谱信息进行监测和分析，可以建立 产量预测模型，提高预测的准确性和可靠性。
进行分类。
非监督分类
02
对未知类别的样本进行聚类分析，将相似的像素归为同一类。
目标识别
03
利用提取的特征和分类结果，对目标进行识别和定位。
04 高光谱遥感技术发展与展望
高光谱遥感技术的发展趋势
技术创新
随着传感器技术的不断进步，高光谱遥感器的空间分辨率 和光谱分辨率将得到进一步提升，能够获取更丰富、更精 准的地物信息。
详细描述
高光谱遥感技术能够识别不同类型的矿产资源，通过对地 表的光谱信息进行监测和分析，可以确定矿产资源的分布 和储量，为矿产资源勘探提供有力支持。
总结词
基于光谱空间联合特征学习的高光谱图像分类方法
研究不足与展望
缺乏理论支持
现有的基于光谱空间联合特征学习的方法大多基 于经验性的尝试和验证，缺乏深入的理论支持。
缺乏对比研究
目前的研究大多关注于提出的算法本身，缺乏与 其他方法的对比研究，难以评估方法的实际效果 。
计算效率问题
由于涉及复杂的特征学习和计算过程，现有方法 在处理大规模高光谱图像数据时存在计算效率问 题。
02
高光谱图像的特点在于其具有高 度的空间分辨率和光谱分辨率， 使得图像中每个像素都包含丰富 的空间和光谱信息。
高光谱图像获取方式
高光谱图像的获取主要依赖于遥感技 术，如航空航天、地面车载等。
通过遥感设备中的光谱仪对目标进行 扫描，获取每个像素点的光谱信息， 从而得到高光谱图像。
高光谱图像处理应用
深度学习技术的快速发展为高光谱图像分类提供了新的解决 方案。然而，现有方法大多基于卷积神经网络（CNN）进行 特征提取和分类，忽略了高光谱图像的光谱空间信息，可能 导致信息的丢失和分类精度的下降。
研究内容与方法
研究内容
本研究旨在提出一种基于光谱空间联合特征学习的高光谱图像分类方法，通过 挖掘高维数据中的特征关系，提高分类精度并降低计算复杂度。
对保护生态环境具有重要的意义。
06
研究结论与展望
研究结论与贡献
01
02
03
联合特征学习
通过将光谱空间信息与图 像空间信息相结合，提高 了高光谱图像的分类性能 。
跨域特征学习
利用源域和目标域之间的 特征映射，减少了域偏移 对分类性能的影响。
多任务特征学习
将多个任务的相关性考虑 在内，提高了特征学习的 效率和泛化性能。
05
应用案例展示
农作物分类应用
高光谱图像目标检测技术研究
指导教师签名： 签 名 日 期：
摘要
摘要
近年来，随着光谱成像技术的快速发展，高光谱遥感技术得到了广泛的关 注。基于高光谱图像的目标检测不仅可以利用高光谱图像数据的光谱信息，也 可利用其空间信息，在目标检测领域较于空间遥感图像目标检测具有很强的优 势，在国防侦查、搜索救援等方面具有重要的应用价值。本文在深入研究高光 谱图像目标检测理论的基础上，针对异常样本对背景统计信息的干扰、复杂背 景模型构建偏差以及背景信号对亚像元目标检测的影响等问题进行深入研究， 完成的主要工作包括： 首先，对高光谱数据特性进行研究，研究了光谱信号的可变性模型。重点 研究了基于统计检测理论的高光谱图像目标检测算法的设计，分析了多元统计 信号的检测理论和估计理论。介绍了高光谱图像目标检测算法的评价方式。 其次，针对高光谱数据中异常点对背景参数估计的影响，提出了一种稳健 协方差估计的 ACE 目标检测算法。背景参数估计中常用的极大似然估计方法对 数据中的异常点比较敏感，可能受异常点影响导致背景模型存在较大偏差。本 文使用稳健 Fast-MCD 参数估计方法，从而克服异常点对背景参数估计的影响， 提升背景模型构建的准确性和稳定性。通过实验验证，相较于原有 ACE 等检测 算法，该方法的检测效果更优。 最后，针对复杂背景情况背景模型构建不准确的问题，提出了一种局部背 景模型的 ACE 亚像元目标检测算法。在统计检测算法中，背景模型构建的准确 性直接影响着亚像元目标的检测效果。ACE 目标检测算法使用单一多元正态分 布模型来描述背景分布情况，这种描述方式在背景地物分布情况比较复杂时不 能很好的描述背景的实际分布情况。本文利用背景分解来描述复杂背景，使用 多个多元正态分布模型构建背景分布模型，每个模型对应着一类地物，从而降 低背景模型的光谱可变性。此外针对亚像元目标检测中背景信号的影响，利用 最小二乘分解得到具有实际意义的目标和背景的组分信息，结合 ACE 检测算法 可以最大程度的抑制背景信号的影响。实验表明，该方法较传统 ACE 算法和局 部滑动窗口 ACE 检测算法在亚像元目标检测上具有更好的检测性能。
第八讲高光谱遥感讲义(张兵)
ZB/HRS/IRSA/CAS 2005
7
散射系数（m-1） 吸收系数（m-1）
9.3 水体固有光学量 纯水的吸收和散射光谱
0.007
3
0.006
2.5
0.005
b
a
2
0.004
1.5 0.003
1 0.002
0.001
0.5
0
0
400 450 500 550 600 650 700 750 800
a = a(w) + a( ph) + a(cdom) + a(t)
b = b(w) + b( ph) + b(t) = b(w) + b(s)
bb
=
bb w
+
~ bbs
bs
单位固其有中光，学bbw量为（水S体IO后P)向来散表射示系水数体，总b~的bs 为吸悬收浮系物数后和向后散向射散比射例系系数数。；四分量的
ZB/HRS/IRSA/CAS 2005
9.1 内陆水质遥感概述
内陆水质遥感监测的常用方法
• 经验方法：建立遥感数据与地面监测的水质参数值之间的统计关系来外 推水质参数值，水质参数与遥感数据之间关系缺乏依据，水质遥感初期 的宽波段数据多采用这种方法。
• 半经验方法：在已知的水质参数光谱特征的条件下，利用最佳的波段或 波段组合数据与实测水质参数值之间的统计关系进行水质参数估算。得 到的模型只适用于当时的条件，对于不同季节和地域的水质参数估算需 要进行参数矫正，该方法目前最为常用。
航空/航天 遥感器
太阳光在 大气中散射
天空光 水面反射
来自水面以下 的离水辐射
太阳直射光 水面反射
高光谱整理——精选推荐
1.遥感图像的最基本单元是像元，每个像元具有空间特征和属性特征。
空间特征：是用X值和Y值来表示；（纹理，形状，大小，方位）属性特征：常用亮度值表示。
（灰度值，亮度值）2.遥感图像特征（②，③遥感成像技术发展的方向）①时间分辨率：对同一地点进行遥感采样的时间间隔，集采样的时间频率。
也称重访周期。
②空间分辨率：像素所代表的地面范围的大小，或地面物体能分辨的最小单元；③光谱分辨率：传感器在接收目标辐射的光谱时能分辨的最小波长间隔；④辐射分辨率：指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差；3.高光谱遥感基本概念：①多光谱遥感（Multirspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/10数量级范围内(几十个至几百个nm)的遥感；②高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/100数量级范围内（几个nm）的遥感；③超光谱遥感（Ultraspectral Remote Sensing）,光谱分辨率在波长的1/1000数量级范围内（0.2-1nm）的遥感。
4.高光谱遥感与常规多光谱遥感的比较：①高光谱遥感：即高光谱分辨率成像光谱遥感，幅宽小，成像范围小，其细微的波段可进行地物成分的识别，风度估计（精细识别）。
②常规多光谱遥感：幅宽大，成像范围宽，可进行宏观地物影像分析，不可被高光谱遥感完全取代（宏观变化趋势）。
研究宏观的变化情况则必须用多光谱成像仪。
5.高光谱遥感发展概况：高光谱遥感的基础是光谱学(spectroscopy).①光谱学：实验室分析地物光谱特征(获得谱信息)②成像技术：把遥感传感器放置航空或航天平台(获得地物的图像信息)③成像光谱学：把实验室仪器放置航空或航天平台(获得地物的图和谱信息)注：光学遥感的发展——空间、光谱分辨率的不断提高：①全色Panchromatic：主要通过形状（空间信息）识别地物。
②彩色color photography：增加了颜色的感知，加强型的颜色感知。
高光谱影像分类的研究
毕业设计（论文）过程管理材料题目高光谱影像分类方法研究学生姓名刘本强系部名称测绘工程学院专业班级遥感科学与技术11-1班指导教师刘丹丹职称副教授教研室主楼610起止时间2015年3月～6月教务处制毕业设计（论文）题目审定表指导教师姓名刘丹丹职称副教授从事专业遥感技术与应用是否外聘□是□否题目名称高光谱影像分类方法研究课题适用专业地理信息系统、测绘工程课题类型Z课题简介：（主要内容、意义、现有条件、预期成果及表现形式。
）主要内容：在研究高光影像的数据特征的基础上，对高光谱影像的分类方法进行分析，并以黑龙江省肇东市某区域为例，运用高光谱影像，对研究区域采用目视解译、非监督分类、监督分类等方法进行盐碱地信息提取。
研究意义：高光谱影像被广泛应用于国民经济建设的各个领域中，运用高光谱影像提取信息，可探索其实用性，并为学生在今后的学习和工作打下基础。
现有条件：ENVI软件、高光谱数据预期成果及表现形式：毕业论文一份指导教师签字：年月日教研室意见1 选题与专业培养目标的符合度□好□较好□一般□较差2 对学生能力培养及全面训练的程度□好□较好□一般□较差3 选题与生产、科研、实验室建设等实际的结合程度□好□较好□一般□较差4 论文选题的理论意义或实际价值□好□较好□一般□较差5 课题预计工作量□较大□适中□较小6 课题预计难易程度□较难□一般□较易教研室主任签字：年月日系（部）教学指导委员会意见：负责人签字：年月日注：课题类型填写W.科研项目；X.生产（社会）实际；Y.实验室建设；Z.其它。
SY-025-BY-1毕业设计（论文）任务书学生姓名系部测绘工程专业、班级指导教师姓名刘丹丹职称副教授从事专业遥感技术与应用是否外聘□是□否题目名称一、课题研究现状、选题目的和意义选题目的：选题意义：二、设计（论文）内容、技术要求（研究方法）研究内容：研究方法：三、设计（论文）完成后应提交的成果毕业论文一份毕业设计（论文）开题报告学生姓名刘本强系部测绘工程学院专业、班级遥感科学与技术11—1指导教师姓名刘丹丹职称副教授从事专业遥感技术与应用是否外聘□是□否题目名称高光谱图像分类方法的研究一、课题研究现状、选题目的和意义课题研究现状：在目前的遥感分类研究中，用的较多的是传统的模式识别分类方法，诸如最小距离法、平行六面体法、最大似然法、等混合距离法（ISOMIX）/循环集群法（ISODATA）等监督非监督分类法。
高光谱遥感图像目标检测课件
目
局部异常
目
自适 异常
人工 入 · 像解 参数以及 确定 ·离 的大气校正
出 果 35
上一讲回顾
第五讲 高光谱图像目标检测
• 高光谱图像目标检测概述 • 基于纯点模型的目标检测
纯点模型（目标替代模型、干扰模型）、基于纯点 模型的似然比检验（基于目标替代模型和干扰模型的 二元假设检验、CFAR等）、基于纯点模型的检测方 法（CEM算子）
34
第五讲 高光谱图像目标检测
上一讲回顾
– 按先验信息有无的分类：
原始 的高 光 数据
理 ·数据格式化 ·坏点修复 ·波段配准 ·无用数据 除
射校正
波段融合和波 段 ·取 ·平均
数据 整 ·白化 ·分割 · 一化
已知目 和背景
未知目 已知背景
已知目 未知背景
未知目 和背景
– 最小二乘原理利用最小化观测值与模型之间的差距来 确定它们的契合程度，它的最大优点在于不需要知道 数据服从什么样的统计分布，因此它不必估计观测数 据的统计参数。
51
四 基于几何方式混合模型的目标检测
㈠正交子空间投影算法（OSP）
• 在高光谱图像处理领域，利用最小二乘原理构建 检测算子的方法有很多，其中以Harsanyi 和 Chang提出的正交子空间投影（Orthogonal Subspace Projection，OSP）算法及其系列算 法使用的最为广泛。
P
B S
波段2
为观测值 是由背景端元构 成的Q维子空间
是由目标端元构 成的P维子空间
构成全空间的端元
波段1
AMSD检测器的构造示意图
B点是P点在背景子空间 中的投影，S则是它在
全空间的投影。
高光谱图像分类
高光谱图像分类《机器学习》课程项目报告高光谱图像分类——基于CNN和ELM学院信息工程学院专业电子与通信工程学号 2111603035学生姓名曹发贤同组学生陈惠明、陈涛硕士导师杨志景2016 年11 月一、项目意义与价值高光谱遥感技术起源于20 世纪80年代初，是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。
高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线，将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起，使得提取地物的细节信息成为可能。
随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高，人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入，许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现，这些因素大大加速了遥感技术的发展，使高光谱遥感成为21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。
在将高光谱数据应用于各领域之前，必须进行必要的数据处理。
常用的数据处理技术方法包括：数据降维、目标检测、变化检测等。
其中，分类是遥感数据处理中比较重要的环节，分类结果不但直接提取了影像数据有效信息，可以直接运用于实际需求中，同时也是实现各种应用的前提，为后续应用提供有用的数据信息和技术支持，如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。
相对于多光谱遥感而言，由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽，因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征，从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。
目前，许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究，研制出许多不同类型的成像光谱仪。
高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感，并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。
高光谱遥感技术虽然是遥感领域的新技术，但是高光谱图像的分类一直制约着高光谱遥感的应用[3,4]，因此对其进行研究显得尤为重要。
高光谱遥感图像较高的光谱分辨率给传统的图像分类识别算法提出严峻的挑战。
第7-2章-高光谱遥感图像分类
3、最大似然监督分类
最大似然法是经典的分类方法，已在宽波段遥感图像分类
中普遍采用。它主要根据相似的光谱性质和属于某类的概率最
大的假设来指定每个像元的类别。MLC法最大优点是能快速指定
被分类像元到若干类之中的一类中去 。
从概率统计分析，要想判别某位置的向量属于哪一个类别，
判别函数要从条件概率 Pwi X i 1 , 2 , 3 , 来, m决定，
gi X PX wi Pwi
是一组理想的判别函数。判别规则为若
Pwi PX wi Pw j PX w j 则
X wi
在最大似然法的实际计算中，常采用经过对数变换的形式
gi
x
lnPwi
1 2
lnSi
1 2
x
M
i
T
S
1
x
M
i
23
光谱角值（Spectral Angle Value）：像素或像素组之 间光谱角的大小为相似性量度
3
分类方法
分类执行方式：监督分类、非监督分类
分类模型或分类器：统计分类、模糊分类、邻域分 类、神经网络分类
参数分类和非参数分类：假定类的概率分布函数并 估计其分布参数
硬分类和软分类：像元属于一个类或多个类
第七章 高光谱遥感图像分类
1
基本概念
模式（pattern）: 在多波段图像中，每个像元
都具有一组对应取值，称为像元模式
特征（feature）: 在多波段图像中，每个波段
都可看作一个变量，成为特征变量
一个像元可以看成由n个特征组成的n维空间的一个点， 同类地物的像元形成n维空间的一个点群，差异明显的不 同地物会构成n为空间的若干个点群
第五讲高光谱遥感讲义(张兵)
ZB/HRS/IRSA/CAS 2005
5.3 遥感图像分类概述
遥感图像监督分类处理的一般流程：
确定分类 类别 选择特征 提取训练 数据 测算总体 的统计量 分类 检验结果
遥感图像非监督分类处理的一般流程：
选择特征
确定类别数 与先验值
测算总体 统计量
分类
确定分类 类别
检验结果
ZB/HRS/IRSA/CAS 2005
B
A D
C
ZB/HRS/IRSA/CAS 2005
5.2 线性光谱解混
其它方面应用：
（1）混合光谱法图像反射率转换
b + kL
j
=
∑
C
i=1
f i, j ρ
i
+ E
j
（2）混合光谱分解地物分类 端元面积比 （3）端元投影变换用于目标探测
A 波 段 j
像元相似度比
求投影向量u,使
F E
τ=
B
D
abs (u T ( x − m)) u T Eu
5.3 遥感图像分类概述
从光谱图像的角度来说，遥感图像分类的效果取决于四个因素： （1）类别的可分性：非人为影响下的原始地物波段具有可分性是 遥感图像分类的前提条件； （2）图像像元波段空间的维数：一般来讲，在图像波段信噪比达 到一定要求的情况下，光谱波段越多，越有利于分类； （3）训练样本的数量：训练样本的数量越大，地物的训练特征越 全面和具有代表性，因此有利于分类； （4）分类器类型和分类方案。
ZB/HRS/IRSA/CAS 2005
5.1 混合光谱模型
(2) 基于辐射通量密度理论的植被、土壤光谱混合模型
叶面的平均叶面辐通量 B1 、叶背面的辐通量 B2 和地面辐通量 B3 ,
高光谱遥感理论基础课件
CHAPTER
02
高光谱遥感的基本原理
电磁波与光谱辐射基础
电磁波的波长和频率
电磁波的波长范围从极长波到极短波，包括无线电波、微波、红外线、可见光 、紫外线、X射线和伽马射线等。不同波长的电磁波具有不同的特性和应用。
光谱辐射与光谱响应
物体对不同波长的电磁波具有不同的吸收、反射和透射特性，这种特性决定了 物体在光谱上的表现。光谱响应是指传感器在不同波长上的测量能力。
详细描述
高光谱遥感能够通过分析地物光谱特征，监 测植被的生长状况、种类分布以及生态系统 的健康状况。同时，高光谱遥感还能用于水 质监测，如水体污染物的分布和扩散情况。 此外，土壤状况的监测也是高光谱遥感的重 要应用之一，如土壤肥力、盐碱化程度等。
城市规划与建设管理
总结词
高光谱遥感在城市规划与建设管理中发挥着重要作用，能够提供丰富的地表信息，为城 市规划和建设提供科学依据。
详细描述
在环境监测方面，高光谱遥感可以用于检测大气污染 、水体污染和土壤污染等环境问题；在城市规划方面 ，高光谱遥感可以用于城市绿化、城市交通和城市空 间布局等方面的监测和规划；在资源调查方面，高光 谱遥感可以用于土地利用、矿产资源和水资源的调查 和评估；在农业管理方面，高光谱遥感可以用于农作 物生长监测、病虫害预警和产量预测等方面。
详细描述
高光谱遥感技术通过获取地物在不同光谱波段的反射或发射信息，能够识别和区分不同类型的地物，并揭示其内 在的光谱特征。由于其高光谱分辨率的特点，高光谱遥感能够提供更丰富的地表信息，为地物识别、环境监测、 资源调查等领域提供了强有力的支持。
高光谱遥感技术的发展历程
总结词
高光谱遥感技术自20世纪80年代诞生以来，经历了初期探索、技术发展和成熟应用三个阶段，目前 已经成为遥感领域的重要分支。
高光谱遥感影像混合像元分解课件
l 迭代误差分析（iterative error analysis, IEA）是一种 不需要对原始数据进行降维或去冗余而直接对数据进 行处理的端元提取算法。
l 该算法需要多次利用约束性解混，要求得到的端元使 得线性解混后误差最小。
l 首先给定一个初始向量（一般为图像中所有光谱的均 值向量），对图像进行约束性解混，得到误差图像。
1）数量少会把非典型的Endmember分入分量中， 产生分量误差，增加RMS
2）数量多又会使模型对设备噪声、大气污染及 光谱本身的可变性敏感，导致分量误差。
l 在实际应用中，Endmember的确定有监督与非监 督、自动与手工选取之分。
31
我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物
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二、从影像统计分析中获得。
l 如用监督分类的训练区采样，以样点的均值作 为各波段的取值；或用主成分分析（PCA）方 法，绘制主要成分波段的散点图，再通过不同 覆盖类型端元在主成分特征空间中的分布，利 用人机交互的方法确定样本区域以样点的均值 作为各波段的取值等。
（1）纯净端元指数（PPI）
1、利用MNF变化进行噪声白化和降维的处理。 2、把光谱特征空间中所有的像元往单位向量u上
投影，端元会投影到u的两侧，而混合像元会 投影到中部。
3、计算每个像元被投影到端点的次数，即为纯 净指数。
4、当被投影到向量端点的次数越多的时候，证 明该像元为纯净像元的概率越大。
37
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aaai 高光谱分类
3
多模态融合
高光谱图像可以与其他类型的图像（如 光学图像、红外图像等）结合使用，以 提高分类精度。未来，可以探索多模态 融合的方法，将不同类型的数据进行融 合，实现更准确的分类。
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鲁棒性评估
鲁棒性指标
通过计算鲁棒性指标，如均方误 差(MSE)、基尼系数(Gini)等，评 估模型在不同数据集或不同条件
下的性能。
不确定性估计
对模型输出的不确定性进行估计， 以反映模型在面对复杂或不确定数 据时的鲁棒性。
鲁棒性测试
通过对比模型在不同数据集或不同 条件下的性能表现，进行鲁棒性测 试以评估模型的稳定性和可靠性。
未来展望
1
新型特征提取方法
目前，高光谱图像的特征提取方法主要 基于手工设计的滤波器和变换方法。未 来，可以通过深度学习等方法自动学习 特征表示，提高分类精度。
2
大规模数据处理技术
高光谱图像的数据量通常很大，处理这 些数据需要高效的算法和计算资源。未 来，可以通过分布式计算、云计算等技 术提高数据处理效率。
卷积神经网络（CNN）
通过构建卷积层、池化层和全连接层等，对 高光谱图像进行特征提取和分类。
自编码器（AE）
通过构建编码器和解码器，对高光谱图像进 行特征提取和分类。
循环神经网络（RNN）
通过构建循环层，对高光谱图像进行特征提 取和分类。
变分自编码器（VAE）
通过构建编码器、解码器和变分推理网络， 对高光谱图像进行特征提取和分类。
基于集成学习的高光谱分类
Bagging
通过构建多个子模型，并对每个子模 型的预测结果进行投票或加权平均， 得到最终的预测结果。
Boosting
第7-3章 高光谱遥感图像分类
3、神经网络分类算法
目前的多种先进而新颖的技术手段层出不穷， 人工智能，模糊理论，决策树，神经网络等都 被应用于遥感图像的理解和分析当中。
人工神经网络技术，黑匣子，能被用于多源数 据的综合分析被广泛用于遥感图像分类。
３.1 神经系统原理
神经网络是在生物功能启示下建立的信息 处理系统，摸仿了人脑的结构特征和信息处 理机制，表现出了许多与人脑相同的特征。
x2
o2
……
xn 输入层
…
…
隐藏层
… …… om
输出层
多级网——h层网络
x1
o1
x2
o2
W(1)
W(2)
W(3)
W(h)
……
…
…Leabharlann ………xn 输入层
隐藏层
om 输出层
3.4 学习规则与方式
学习规则：外部环境对系统的输出结果给出评 价，学习系统通过强化受奖的动作来改善自身 性能。
误差纠错学习（delta） Hebb学习 竞争学习
简单的神经元网络是对生物神经元的简化 和模拟，其模型如下图：
n
Si w ji x j i j 1
yi f (Si )
3.2 人工神经元的基本构成
x1 w1
x2 w2
… xn wn
∑ net=XW
人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。
输入：X=（x1，x2，…，xn） 联接权：W=（w1，w2，…，wn）T 网络输入： net=∑xiwi 向量形式： net=XW
x1
o1
x2
o2
……
xn 输入层
…… 隐藏层
… ……
om 输出层
高光谱遥感图像混合像元分解的群智能算法
特点，然后梳理了光谱混合模型及对应
的最优化模型，进而介绍了基于群智能
算法的端元提取和丰度反演方法，最后
通过 ２ 组实验比较了群智能算法和其他
传统算法在端元提取和丰度反演方面的
精度，对基于群智能算法的混合像元分
解效果进行了评价． 另外，本文也对群智
能算法在高光谱图像信息提取中应用的
优势和存在的问题进行了总结．
关键词
高光谱 图 像； 混 合 像 元 分 解； 群 智
能；端元提取；丰度反演
０ 引言
高光谱遥感技术能够同时获取目标区域的 ２ 维几何空间信息与
１ 维光谱信息，具有“ 图谱合一” 的特点和优势（ 图 １） ． 高光谱图像中
的每个像元记录着瞬时视场角内几十甚至上百个连续波段的光谱信
物理原理，同时形式简单且易于设计算法和分析比
提取策略；２０１５ 年，Ｓｕｎ 等 ［１６］ 利用人工蜂群算法完
成了不 依 赖 纯 像 元 假 设 情 况 下 的 端 元 提 取； ２０１６
年，Ｓｕ 等 ［１７］ 改进了蚁群优化和离散粒子群优化端元
提取的目标函数，同时提出了离散人工蜂群பைடு நூலகம்化的
较．以线性光谱混合模型为基础的端元提取算法又
高光谱图像混合像元分解的基本流程；然后分别介
最小体积法，其中有部分算法需要应用纯像元假设．
绍了典型的基于群智能算法的端元提取算法和丰度
非线性光谱混合模型是线性模型的推广，用来描述
反演算法，包括算法的基本原理和处理过程；最后通
光谱混合过程中的多重散射效应，相对于线性光谱
过真实高光谱图像实验对比了群智能算法和传统算
个问题可以分为 ２ 个步骤 ［１９］ ：