高光谱图像非监督分类方法
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。
基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法
基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法张悦;官云兰【摘要】非监督波段选择方法是高光谱图像降维的主要方法,但现有方法应用到实际高光谱图像分类时,分类精度并不理想.本文提出一种改进的基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法,主要通过对传统的K-means聚类算法进行两方面改进:一方面是相似性度量函数;另一方面是聚类中心的选取.然后,通过实验数据用支持向量机法(SVM)对所提算法及现有的三种非监督波段选择方法进行分类.最后,用总体精度(OA)和Kappa系数评价分类结果.表明本文所提方法在分类精度方面优于其他现有方法.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2018(032)001【总页数】4页(P1-4)【关键词】高光谱图像;非监督波段选择法;相对熵;(K-means)聚类【作者】张悦;官云兰【作者单位】东华理工大学,江西南昌330013;东华理工大学,江西南昌330013【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言高光谱遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术,是指在特定光谱域以高光谱分辨率同时获得连续的地物光谱图像。
高光谱图像具有光谱分辨率高、波段数量多、波段相关性强等特点,其连续的光谱曲线,能够定量分析地球表层生物物理化学过程与参数。
在植被生物量估计、精细农业、农林矿业调查、环境监测等领域发挥了独特的作用[1-3]。
但是波段数量众多也给传统的图像处理技术带来了很多麻烦,一方面处理高光谱图像时计算量大,运行时间长,而且信息冗余度高;另一方面,高光谱图像进行分类时,随着图像波段数目的增加,图像中的地物目标分类精度会出现先增加后减小的现象,即Hughes现象[4-5]。
所以,如何在保证地物目标信息尽量少丢失的情况下,减少高光谱图像的波段数量,提高处理图像速度,在高光谱图像预处理阶段显得尤为重要。
目前,高光谱数据主要的降维方法主要分为两种:一种是基于变换的特征提取方法,利用所有波段,通过数学变换压缩波段。
高光谱图像分类算法研究
高光谱图像分类算法研究随着遥感技术的不断进步，遥感图像的分析技术和分类算法也在不断得到改进和提高。
其中，高光谱图像分类算法是当前研究的热点之一。
本文将从高光谱图像分类算法的基本原理、常用方法、研究进展和应用前景等方面进行探讨。
一、高光谱图像分类算法的基本原理高光谱图像分类算法的基本原理是将高光谱图像中的各像元进行区分和分类。
高光谱图像中每个像元都包含多个波段的光谱信息，因此分类算法需要充分利用每个波段的光谱信息来进行分类。
常用的高光谱图像分类方法包括光谱拟合、统计分类、光谱匹配、特征选择等。
二、高光谱图像分类算法常用方法1. 监督分类算法监督分类算法是利用已知分类标签的样本来训练分类器，然后运用训练得到的分类器对新样本进行分类。
常用的监督分类算法包括最小距离分类、最大似然分类、支持向量机等。
其中，最大似然分类和支持向量机在高光谱图像分类中的应用较为广泛。
2. 无监督分类算法无监督分类算法是不需要事先知道分类标签的样本，通过对图像中像元的相似性和差异性进行分析，将像元分为不同的类别。
常用的无监督分类算法包括K均值聚类、自组织特征映射神经网络等。
无监督分类算法的精度较差，在实际应用中往往需要结合半监督或监督分类算法来进行分类。
三、高光谱图像分类算法的研究进展1. 特征提取和选择特征提取和选择是高光谱图像分类中的关键步骤，直接影响到分类精度和效率。
目前，很多学者致力于探索高光谱图像中的特征选择方法和特征提取算法。
特征选择方法包括卡方检验、相关系数等，特征提取算法包括小波变换、主成分分析等。
2. 深度学习算法深度学习算法作为一种新的技术方法，具有较强的特征提取和分类能力。
目前已有很多学者利用深度学习算法来进行高光谱图像分类，其中常用的深度学习模型包括卷积神经网络、自编码器等。
3. 其他算法的应用在高光谱图像分类中，除了传统的监督和无监督分类算法，还有其他算法被应用到图像分类中。
比如基于模糊集的分类算法、遗传算法和模拟退火算法等。
实验四——非监督分类
实验四遥感影像分类——非监督分类非监督分类：是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为一类）的方法。
1、K—均值分类算法K -Means非监督分类计算数据空间上均匀分布的初始类别均值，然后用最短距离技术对像元进行叠代，把它们聚集到最近的类中。
每次迭代重新计算了类别均值，且用这一新的均值对像元进行再分类。
除非限定了标准差和距离的阈值（这时，如果一些像元不满足选择的标准，他们就不参与分类），所有像元都被归并到与其最临近的类别中。
这一过程持续到每一类的变化像元数少于所选的像元变化阈值或已经到了迭代的最多次数。
步骤：1）打开待分类的遥感影像数据——彼格哈恩.img2）依次打开：ENVI主菜单栏—>Classification—>Unsupervised—>K—Means即进入K均值分类数据文件选择对话框3）选择待分类的数据文件4）选好数据以后，点击OK键，进入K-Means参数设置对话框，进行有关参数的设置，包括分类的类数、分类终止的条件、迭代次数（Maximum Iteration）、类均值左右允许误差、最大距离误差以及文件的输出等参数的设置。
这里主要设置类别数目（Number of Classes）为6、迭代次数为10。
其他选项按照默认设置，输出文件。
5）建立光谱类和地物类之间的联系：在新窗口中显示分类结果图：然后，打开显示窗口菜单栏Tools菜单—>Color Mapping—>Class Color Mapping…进入分类结果的属性设置对话框，在这里，可以进行类别的名称、显示的颜色等修改，建立光谱类和地物类之间的联系。
更改类别颜色设置完成以后，点击菜单栏Options—>Save Changes 即完成光谱类与地物类联系的确立。
6）类的合并问题：如果分出的类中，有一些需要进行合并，可按以下步骤进行：选择ENVI 主菜单Classfaction—>Post Classfiction—>Combine Classes，进入待合并分类结果数据的选择对话框点击OK键，进入合并参数设置对话框，在左边选择要合并的类，在右边选择合并后的类，点击Add Combination键即完成一组合并的设置，如此反复，对其他需合并的类进行此项操作，点击OK，出现输出文件对话框，选择输出方式，即完成了类的合并的操作。
高光谱图像分类与识别算法研究
高光谱图像分类与识别算法研究高光谱图像分类与识别是遥感技术领域的重要研究方向之一。
随着高光谱遥感数据的广泛应用，高光谱图像的分类与识别任务变得越来越重要。
本文将介绍高光谱图像分类与识别算法的研究现状，并讨论其应用和挑战。
一、高光谱图像分类算法研究1. 特征提取与选择高光谱图像具有多个连续的波段，使得数据维度很高。
因此，特征提取与选择是高光谱图像分类算法研究的核心问题之一。
常用的特征提取方法有光谱反射率、特征波段选择、频域分析和空间域分析等。
同时，特征选择方法也起到了压缩数据维度和提高分类精度的作用。
2. 分类算法研究高光谱图像分类算法主要分为有监督和无监督两种方法。
有监督方法包括最大似然算法、支持向量机、随机森林、k近邻和神经网络等。
无监督方法主要有聚类分析、混合高斯模型、自组织映射网络等。
这些算法在高光谱图像分类中都取得了一定的效果，但各自也存在一些局限性。
二、高光谱图像识别算法研究高光谱图像识别是指在高光谱图像中识别目标或区域。
与分类任务相比，识别任务更加复杂，需要充分利用图像中的空间和光谱信息。
1. 目标检测与定位目标检测与定位是高光谱图像识别的关键步骤。
常用的目标检测方法包括基于阈值分割、基于边缘检测、基于纹理特征和基于机器学习等。
这些方法可以有效地检测目标，并提供其位置信息。
2. 特征提取与表示在高光谱图像识别中，特征提取与表示是非常重要的一步。
常用的特征提取方法有Gabor滤波器、小波变换、主成分分析和线性判别分析等。
这些方法可以从图像中提取出有助于目标识别的特征。
3. 分类与识别算法高光谱图像识别常用的分类与识别算法包括支持向量机、深度学习、小波神经网络和卷积神经网络等。
这些算法可以利用提取的特征进行目标分类和识别。
三、高光谱图像分类与识别算法的应用高光谱图像分类与识别算法在许多领域中有广泛的应用。
以下是一些常见的应用：1. 土地利用与覆盖分类高光谱图像可以提供地表物质的光谱信息，可以应用于土地利用与覆盖分类，帮助农业、城市规划和环境保护等领域。
基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法[发明专利]
![基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/25363ce4844769eae109edc8.png)
专利名称：基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法专利类型：发明专利
发明人：郭延辉,智绪威,曲富丽,于谦
申请号：CN202010622917.0
申请日：20200630
公开号：CN111783884A
公开日：
20201016
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开的一种基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法，包括引入高光谱图像的负样本，结合原始高光谱图像构成高光谱图像样本，将高光谱图像样本划分为训练数据和待预测数据，并进行维度压缩，得到压缩后的训练数据和待预测数据；对压缩后的训练数据进行自回归，生成上下文信息；根据上下文信息和压缩后待预测数据之间的互信息进行高光谱图像样本的自身预测，得到对比预测编码器；将预测编码器应用在待分类高光谱图像上，得到特征数据，使用K‑Means聚类算法，对特征数据进行无监督分类。
本发明避免了繁重的数据标注工作，提高了高光谱图像无监督分类的精确性。
申请人：山东女子学院
地址：250300 山东省济南市长清大学科技园大学路2399号
国籍：CN
代理机构：北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：符继超
更多信息请下载全文后查看。
一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方法
中图分类号：TP751.1
文献标识码：A
文章编号：1001-8891(2018)04-0362-07
Real-time Unsupervised Classification Method of Hyperspectral Images Based on the Normalized Spectral Vector
processing unit, GPU）及并行优化，提出一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方
法。利用高光谱图像的空间一致性有效提高分类精度，同时，利用归一化光谱向量简化了像元间相
似性的计算公式，统一了图像内像元处理方式，并利用 GPU 并行技术有效提高计算速度。首先，利
用 GPU 并行处理方法计算空间相邻像元间光谱向量相似性，根据高斯拟合取得安全阈值；然后利用
0 引言
与传统遥感技术相比，高光谱遥感技术能探测 到更丰富的光谱信息，已广泛应用于地球科学的各 个领域[1-2]。用于目标探测的高光谱分类技术，因
其无法先验获得有效的训练数据，采用非监督分类 更为合理[3]，并且对分类的准确性，尤其是实时性 都提出了更高的要求。
传统的非监督分类方法从光谱信息出发，依靠 聚类算法或光谱相似度算法对目标进行分类[4]，分
362
第 40 卷 第 4 期 2018 年 4 月
徐杭威等：一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方法
第 40 卷 第 4 期 2018 年 4 月
红外技术 Infrared Technology
Vol.40 No.4 Apr. 2018
一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方法
徐杭威，赵 壮，岳 江，柏连发
（南京理工大学 江苏省光谱成像与智能感知重点实验室，江苏 南京 210094）
一种无监督高光谱图像分类算法
中国图象图形学报第１３卷本文选取的实验图像是一幅具有２２４个波段的高光谱图像（图３（ａ）），其不仅波段较多，同时地物类型复杂，主要有植被、田地、建筑物、道路、水域、沼泽地、裸土等地物类别。
由图３实验结果可以看出，在由ＥＮＶＩ软件提供的无监督聚类算法——Ｋ—Ｍｅａｎｓ的分类结果中有明显的误分现象；ＳＡＭ方法是一种经典的分类方法，但是该方法的缺点是需要事先建立光谱数据库，本实验中的代表光谱是直接用手工取自待分类的数据源，由于只选择了７种（ａ）美幽加利倡尼哑州典菲特场（Ｍｏｆｌｅｔｔｆｉｅｌｄ）的幅ＡＶＩＲＩＳ高）匕谱数槲的５０．３７，１７波段伪彩合成图不同地物，所以只分了７类（图３（Ｃ））。
由于将所有像元按最相似的方式归到所指定的７类中，所以分类结果和实际地物有一定的差别，但是总体分类效果尚可；从图３（ｄ）可以看出，本文所给的无监督分类算法可获得较好的分类效果。
另外，本实验选取的高光谱图像地物种类本身已经比较复杂，对于地物分布规则，种类较少的高光谱数据，本算法能得到更好的分类结果，限于篇幅，这里没有再给出其他的实验结果图。
（ｂ）基于ＥＮＶＩ软件的Ｋ．Ｍｅａｎｓ算法的分类结果（迭代次数为２０次．分为２５类）（ｃ）ＳＡＭ方法的分类±＾粜（，，为７类，所采川的代表光（ｄ）本算法的ｊ，类结果（分２３类）谱由源高光谱数据中手工提取）图３高光谱数据的伪彩合成图及不同分类方法的分类结果Ｆｉｇ．３Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｏｆｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄｉｆｉｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓ本实验在ＣＰＵ为Ｐ４－２．５９，５１２Ｍ内存的计算机上得到的３种方法的运行时间如表ｌ所示。
需要说明的是，算法的运行时间不仅取决于算法和计算机配置，而且还和待分类的数据源、选择的波段数有关。
由于本实验中选取了全部２２４个波段的数据，而且地物类型复杂，所以算法耗时较多，在实际应用中可以采取降维的方式来选取部分波段数据，以便减少运行时间。
高光谱遥感影像的图像处理与分类技术研究
高光谱遥感影像的图像处理与分类技术研究随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感成为了遥感领域中的重要一环。
高光谱遥感可以利用特殊的传感器获取到覆盖范围内每一点的光谱信息，这样就可以实现对所观测地表物体的高精度、高效率、高精度的识别和分类。
但是，在实际应用中，高光谱遥感技术的图像处理和分类仍然是一个较为复杂并且充满挑战的任务。
本文将从图像处理和分类两个方向入手，探讨高光谱遥 sensing 影像分类以及处理中存在的问题以及解决方法。
一、高光谱遥感图像处理高光谱图像可以被视为一种高维数据，通过对这些高维数据的处理可以实现对地物目标的更加精确的获取。
在高光谱数据处理过程中，主要应用了以下几种技术：1. 预处理技术预处理技术主要包括大气校正、几何校正和边缘保持滤波等操作。
其中，大气校正可以有效地消除地球大气层对遥感数据的干扰，使图像具有更加精确的色彩和对比度；几何校正可以消除由于传感器系统变化、运动带来的几何效应误差，将图像坐标与统一的参考系信息相匹配；边缘保持滤波主要应用在图像去噪方面，能够有效的去除图像中噪点。
2. 特征提取特征提取的目的是将图像中有用的信息提取出来，为后续的分类操作进行准备。
常用的特征提取算法包括PCA（主成分分析）以及NMF（非负矩阵分解）等技术。
3. 高光谱图像分割高光谱图像分割主要是指是指对遥感图像进行分块，将每个块内的像素点视为一个整体进行处理。
高光谱图像分割的目的是为了减小数据规模，提高处理效率。
常用的分割技术包括谱聚类和半监督聚类等方法。
这些算法可以对图像像素进行合并，从而形成一个新的较大的图像区域。
二、高光谱遥感图像分类高光谱遥感图像分类是利用计算机技术对获取的高光谱数据进行自动的分类操作。
由于高光谱图像数据拥有海量的数据维度，因此在进行分类处理时需要针对每个维度进行特殊的处理。
1. 监督学习方法监督学习方法是采用已知标记数据集进行分类处理。
在这个过程中，我们可以通过样本之间的差异来识别不同类型地表物体。
基于最小关联窗口的高光谱图像非监督分类
Ｊｕｎｌ ｆ ａ ｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃｎｌ ｙ ｏｒａ ｏ ｍｉｇＵ ｉ ｓｙ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏ Ｎ ｅ ｉ Ｓ ｅ ｇ
Ｖｏ ． ６ １ ３ Ｎｏ． １ Ｆｂ ２ ２ ｅ ． ０ｌ
（ ｃｏｌ ｆ ｌｃ ｏ ｉ Ｅ ｇｎｅｉｇａ ｄＯ ｔ ｌ ｔ ｎｃＴ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｎ Ｓ Ｎ ｎｉｇ １０ ４ Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ｏ Ｅｅｔ ｎｃ ｎ ｉｅｒ ｎ ｐｏ ｅ ｒ ｉ ｅｈ ｏｏ ， Ｕ Ｔ， ａｊ ０ ９ ， ｈｎ ） ｒ ｎ ｅ ｃｏ ｇ ｎ２
Ａｂｓｒ ｃ ： ｎ ｒ ｅ ｔ ｉ ｒｖ ｃａ ｓｆｃ ｔｏ ａ ｃ ｒ ｃ ａ ｄ ｅ ｕ ｅ ｉｃ ｅｅ ｏｎ ｓ ｎ ｎ ｕ ｒｉｅ ｔ ａ ｔ Ｉ ｏｄ ｒ ｏ ｍｐｏ ｅ ｌｓ ｉ ａｉｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｎ ｒｄ ｃ ｄ ｓ ｒｔ ｐ ｉｔ ，ａ ｕ ｓ ｐｅｖｓ ｄ ｉ ｃａ ｓｆ ａ ｉｎ ｏ ｙ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｍａ ｅ ａ ｅ ｎ ａｍｉ —ｅａｅ — ｉ ｄ ｗ ｄ ｌｉ ｒ ｐ ｓ ｄ． ｖ ｒａ ｌ ａｌｄ ｌｓｉ ｃ ｔ ｆｈ ｐ ｒｐ ｃｒｌｉ ｇ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｒ ｌｔｄ ｗ ｎ ｏ ｍｏ ｅ ｓｐｏ ｏ ｅ Ａ ａｉｂ ｅ ｃ ｌｅ ｉ ｏ ｅ — ｐ ｃｒ Ｈ Ｖ ｓｉｔｏ ｕ ｅ ｏ ａｇ ｔｄ ｓｉ ｇ ｉｈ ｎ ｗ ｔ ｈ ｓｖ ｒａ ｌ ｎ ｐ ｔ ｌｃ ｈ ｒ ｎ ｅｐ ｏ ｅ ｙ， ｘ ｓ ｅ ｔａ Ｃ Ｉｅ ｉ ｎ ｒｄ ｃ ｄ ｆｒｔｒ ｅ ｉｔｎ ｕ ｓ ｉｇ； ｈ ｔ ｉ ａ ｂ ｅａ ｄ ｓ ａｉ ｏ ｅｅ ｃ ｒ ｐ ｒ ｌ ｉ ｉ ａ ｔ ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｏ ｎ ｅ ｔｄ ｃａ ｓｆｃ ｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉｅ ＇ ｍｉ —ｅａｅ ｗ ｎ ｏ ｉ ｒｐ ｓ ｄ Ｂｈ ｔａ ｈ ｒｙ ｈ ｏ ｔ ｍ ｆｉ ｈ ｒ ｅ ｌｓ ｉ ａｉ ａ ｅ ｎ ａ ｐｘ ｌ ｎ ｒｌｔｄ— ｄ ｗ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ． ａｔｃ ａｙ ａ ｌ ｉ ｉ ｉ ｏ ｓ ｉ ｄ ｓａ ｃ ｓｕ ｅ ｏ ｍｅ ｕ ｅ ａ ｎｅ ｌｙ ｒｄ ｓａ ｃ ａ ｄ ｓｍｉａ ｌ ｓｓａ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｔ ｃ ｉｖ ｈ ｌｓ ｉ ｉｔｎ ｅ ｉ ｓ ｄ ｔ ａ ｒ ｎ ｉｔｒａ ｅ ｉｔｎ ｅ， ｎ ｉ ｌｒｃａ ｅ ｒ ｏ ｉｅ ｏ ａ ｈｅ ｅ ｔｅ ｃａ ｓ— ｓ ｓ ｉ ａｉ ＡＶＩ Ｓ ａａ ｙ ｕ ｉｚ ｄ ｏ ｖ ｌ ａｅ ｈ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｏ ｔｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ｌｏ ｔ ｍ ， ｉｈ ｓ ｆｃ ｔ ｎ． ｏ ＲＩ ｄ ｔ ａ ｅ ｔ ｉｅ ｔ ｅ ａｕ ｔ ｔ ｅ ｅ ｒ ｎ ｅ ｆ ｈ ｐｏ ｏ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｌ ｆ ｉ ｗｈ ｃ ｉ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｉ ｔ Ｋ— ｏ ａ ｅ ｗ ｈ ＭＥＡＮＳ ｎ Ｉ ＯＤＡＴ ａ ｄ Ｓ Ａ．Ｅｘ ｅ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｌｓ ｈ ｗ ｔａ ｔ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ｌｇ ｒ ｈ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｉ ｌ ｈ ｔ ｈ ｐ ｏ ｅ ａ ｏ ｔ ｍ ｏ ｉ ｏ ｔｅｆ ｒ ｓＫ－ ｕｐ ｒ ｍ ＭＥＡＮＳ ａ ｄ Ｉ ＯＤＡＴ ｉ ｌｓｉ ｃ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ａ ｅ ｓ ｄｓ ｒ ｔ ｏ ｎｓ ｏ ｎ Ｓ Ａ ｎ ｃａ ｓｆ ａｉ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄ ｈ ｓ ｌｓ ｉｃ ｅｅ ｐ ｉｔ． ｉ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ： ｘ ｓ ｅ ｔａ ｃ ｖ ｅ Ｂｈａｔｅ ａ ｙ ａ ｉｔｎ ｅ； ｎ ｒ ｌ ｔｄ ｗｉ ｄ ｗ； ｍａ ｅ ｌ ｓｉ ｃ ｔｏ ｙ ｗｏ ｄ ｅ —ｐ ｃｒ ｌ ｕｒ ｓ； ｔａ ｈ ｒ ｙ ｄ ｓａ ｃ ｍｉ —ｅａ ｅ — ｎ ｏ ｉ ｇ ｃａ ｓｆ ａ ｉｎ； ｉ
高光谱遥感图像分类算法研究与应用
高光谱遥感图像分类算法研究与应用高光谱遥感图像是一种利用高光谱影像数据获取地物光谱信息的遥感技术。
与传统遥感图像不同，高光谱图像具有更高的光谱分辨率和丰富的光谱信息，能够提供更多的数据维度，为地物分类和识别任务提供了更多潜在的优势。
本文将对高光谱遥感图像分类算法的研究与应用进行探讨。
一、高光谱遥感图像分类算法的基本原理高光谱遥感图像分类的基本原理是基于地物光谱的差异来实现分类任务。
每个地物在光谱上都有独特的反射特性，这使得地物在高光谱遥感图像上呈现出不同的光谱特征。
因此，通过分析这些光谱特征，可以将图像中的像素点归类为不同的地物类别。
二、高光谱遥感图像分类的方法目前，主要的高光谱遥感图像分类方法包括有监督分类方法和无监督分类方法。
1. 有监督分类方法有监督分类方法需要事先提供训练样本，通过学习这些样本的光谱特征和类别标签，来构建分类模型进行分类。
常见的有监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林等。
这些方法通过建立分类模型来预测未知像素点的类别，并在实际应用中取得了一定的成功。
2. 无监督分类方法与有监督分类方法不同，无监督分类方法不需要事先提供样本类别信息。
它通过分析图像的光谱特征，把光谱相似的像素点聚类为同一类别。
常见的无监督分类算法包括K均值聚类、自组织映射网络等。
这些方法在一定程度上能够自动发现图像中的地物类别，但对于复杂的图像分析任务仍然存在一定的挑战。
三、高光谱遥感图像分类算法的应用高光谱遥感图像分类算法在遥感应用领域有着广泛的应用前景。
1. 土地利用与覆盖分类高光谱遥感图像能够提供地表覆盖的光谱信息，对于土地利用与覆盖的分类具有重要意义。
利用高光谱遥感图像分类算法可以实现对不同植被、土地利用类型进行识别和分类，为土地管理和规划提供决策支持。
2. 环境监测与资源管理高光谱遥感图像分类算法在环境监测和资源管理领域也有广泛的应用。
通过对高光谱图像的分类分析，可以实现对水体、植被、土壤等自然资源的监测和管理，为环境保护和可持续发展提供技术支持。
基于多目标优化的高光谱图像无监督波段选择
通过多目标优化对高光谱遥感数据进行了无监督波段选择的研究。所谓的无 监督是指不需要任何先验知识即不需要特定的地物人工标识。针对波段选择的要 求，本文将高光谱图像波段选择问题建模为一个多目标优化问题，得到的波段组 合权衡了有用信息保留和冗余信息的消除(去相关)两方面，输出一组满足目标函数 的非支配折衷解，然后从中选取用户需要的波段组合。提出的方法克服了现有技 术的一些不足，得到的波段组合能够较好地保留有用细节信息同时尽可能多的消 除波段间冗余信息，更好地适用于降维后地物分类、识别等运用。波段选择问题 可以看作为一个组合寻优的问题，所以将多目标优化算法用于无监督的波段选择 研究上可以取得不错的效果。本文将以地物分类精度和 Kappa 系数作为波段选择 的评价标准，交叉算子和变异算子作为优化的主要操作算子对于波段的寻优起着 很关键的作用，论文里采用了非一致交叉算子和非均匀动态变异算子，提高了对 种群局部空间的搜索能力。实验验证了提出的方法具有可行性和有效性。实验利 用 Indian_pinesCp 数据集和 Salinas 数据集进行了仿真实验，通过与一些已有的非 监督波段选择算法进行比较，提出的波段选择算法在选择 5-30 波段范围内获得了 较高的分类精度和 Kappa 系数以及较强的鲁棒性。
Keywords: band selection, unsupervised, multiobjective optimization, hyperspectral image Type of Dissertation: Applied Basic Technology
一种无监督高光谱图像分类算法
一种无监督高光谱图像分类算法
佘红伟;张艳宁;袁和金
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2008(013)006
【摘要】为了实现对无任何先验知识的高光谱遥感数据的全自动分类,提出了一种关于高光谱图像的无监督分类算法.该算法将高光谱图像的凸面几何特征与光谱特征相结合,通过自动提取端元,并利用所提取的端元进行类别识别来实现高光谱图像的自动分类.此算法的特点是原理简单、易于实现、适应性广,而且不需要任何辅助支持和人工干预.实验结果表明,该算法能够获得较好的分类效果.
【总页数】5页(P1123-1127)
【作者】佘红伟;张艳宁;袁和金
【作者单位】西北工业大学理学院,西安,710072;西北工业大学计算机学院,西安,710072;西北工业大学计算机学院,西安,710072;西北工业大学计算机学院,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种无监督视频行人检测与估计算法 [J], 宣晓刚;刘伟峰
2.一种面向识别的无监督特征学习算法 [J], 夏海蛟;谭毅华
3.一种基于无监督免疫优化分层的网络入侵检测算法 [J], 林冬茂;薛德黔
4.一种基于频域变换的无监督车身漆膜缺陷检测算法 [J], 杜超; 刘桂华
5.演化森林哈希:一种无监督的在线哈希学习算法 [J], 寿震宇; 钱江波; 董一鸿; 陈华辉
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于无监督聚类的高光谱数据标注方法
基于无监督聚类的高光谱数据标注方法高光谱数据是一种获取物体光谱信息的重要手段，广泛应用于遥感、地质勘探、农业等领域。
然而，高光谱数据的标注是一个耗时且费力的过程，传统的人工标注方法效率低下。
为了解决这一问题，研究人员提出了基于无监督聚类的高光谱数据标注方法。
一、无监督聚类的基本原理无监督聚类是一种将数据集中的样本划分为若干个类别的方法，其不需要事先给定类别标签。
常见的无监督聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。
这些算法通过计算样本之间的相似度或距离，将相似的样本划分到同一个类别中。
二、高光谱数据的特点高光谱数据具有维度高、特征相关性强等特点，传统的聚类算法在处理高光谱数据时存在一定的困难。
因此，需要对传统聚类算法进行改进，以适应高光谱数据的特点。
三、基于无监督聚类的高光谱数据标注方法基于无监督聚类的高光谱数据标注方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对高光谱数据进行预处理，包括去除噪声、降维等操作。
预处理可以提高聚类算法的效果，减少计算复杂度。
2. 聚类算法选择：选择适合高光谱数据的聚类算法，常用的有K-means、谱聚类等。
根据实际情况选择合适的聚类算法。
3. 聚类结果评估：对聚类结果进行评估，常用的评估指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。
评估结果可以帮助选择最优的聚类算法和参数。
4. 类别标签生成：根据聚类结果生成类别标签。
可以根据聚类中心或者样本与聚类中心的距离来确定样本的类别。
5. 标注结果验证：对生成的类别标签进行验证，可以通过人工标注或者专家知识来验证标注结果的准确性。
四、实验结果与分析通过对多个高光谱数据集进行实验，验证了基于无监督聚类的高光谱数据标注方法的有效性。
实验结果表明，该方法能够在保证标注准确性的同时，提高标注效率。
五、总结与展望基于无监督聚类的高光谱数据标注方法为高光谱数据的标注提供了一种新的思路。
未来的研究可以进一步改进聚类算法，提高标注的准确性和效率。
一种基于空间一致性降元的高光谱图像非监督分类
数 ，ｇ ｘ， ） 示 像 函数 （ （ 表 即像 元 光谱 ） 对 线 性 成像 系 统 ，
有 。 ］
ｒ 斗 ）ｒ 广 ＿（ ｘ
合像元空问和光谱信息 ， 强化邻域 相似性 ，基于 贝叶斯理论
和 非 监 督 同 质 目 标 提 取 （ｘｒｃｉｎ ａｄ ｃａｓ ｉ ｔ ｎ ｆｒ ｅｔａｔ ｎ ｌｓｉｃ ｉ ｏ ｏ ｆ ａｏ
一
种基 于 空 间一 致性 降元 的高光 谱 图像 非监 督 分 类
岳 江，张 毅 ，徐杭威 ，柏连发
南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 ２ ０ ９ １０ ４
摘
要 为 了提 高分类 精 度和 边缘 辨识 性 ，该 文引 入 图像空 问一 致 性降 元 （ ｉｅ ｅ ｕｔ ｎｗｉ ｐ ｔ ｌ ｐｘ ｌ ｒｄ ｃｉ ｔ ｓ ａｉ ｓ ｏ ｈ ａ
机场（ ｒｏ ｎ ｏ ｆ ｌ， ｍａｋ ｖｒ ｄ ｍ ｅ ＭＲ ） ａ ｉｄ Ｆ 分析高光 谱 中光谱 特征 的
空 间联 系 ， 来 提 高 分 类 效 果 。 用
本工作以高光谱 数据 空间一致性为 前提 ， 谱角作 为像 光 元光谱相似测度 ，将 空 间相邻 的多个 相 似像 元合 并成 一 个
ｈ ｍｏ ｅｏ ｓ ｂｅｔ，Ｅ ＨＯ） ｏ ｇ ｎ ｕ ｊｃｓ Ｃ ｏ 分类器 实现分类 。文献［ ］ 出 ７提 基于光谱角 （ｐ ｃｒｌ ｎ ｌ 和欧拉距 离组成能量 方程应用 于 ｓｅｔ ｇｅ ａａ ） 图像一致性（ 平滑性 ） 评价 ， 并将此方法应用 于高光谱非监督
收 稿 日期 ： ０ ２０ —８ ２ １—２０ ，修 订 日期 ：２ １ —４１ ０ ２０ ５
关键 词 降元 ；空间一致性 ； 一元线性 回归 ； 非监督分类 ；高光谱 图像
一种无监督高光谱图像分类算法概要
第13卷第6期 2008年6月中国图象图形学报Journal of Image and GraphicsV01.13,No.6 June,2008一种无监督高光谱图像分类算法余红伟h2’ 张艳宁2’ 袁和金2’(西北工业大学理学院,西安7100722’(西北工业大学计算机学院,西安710072摘要为了实现对无任何先验知识的高光谱遥感数据的全自动分类,提出了一种关于高光谱图像的无监督分类算法。
该算法将高光谱图像的凸面几何特征与光谱特征相结合,通过自动提取端元,并利用所提取的端元进行类别识别来实现高光谱图像的自动分类。
此算法的特点是原理简单、易于实现、适应性广,而且不需要任何辅助支持和人工干预。
实验结果表明,该算法能够获得较好的分类效果。
关键词高光谱图像无监督分类端元凸面几何原理中图法分类号:TP751文献标识码:A 文章编号:1006-8961(200806-1123.05An Unsupervised Classification Algorithm for Hyperspectral ImagerySHE Hong.wel’1・”,ZHANG Yah—ning”,YUAN He-jin2’”(School ofScience,Nonhwestern Polytechnical University,。
Xi'an 710072”(School ofCompeer Science,Nonhwes阳m Polytechnical University,Xi'an 710072 Abstract In order to classify the data of Hyperspectral remotesensing images automaticallywithout prior knowledge,an unsupervised classification algorithm is presented based On the conception of convex geometry and spectral features in this paper.The endmembers are selected step by step during processing and each endmember can be identified as one class.The advantages of this algorithm are simple in theory,easy to accomplish,widely used,and withoutanymanual assistance. The experiment shows that the classifying result of this algorithm is satisfied.Keywords hyperspectral image,unsupervised classification,endmember,conception of convex geometry1引言高光谱图像处理是一个新兴的研究领域,也是当前图像处理的前沿。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高光谱图像非监督分类方法
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。
广西善图科技有限公司
非监督分类方法
1 K-means分类
K-means分类方法是最典型的目标函数聚类方法，以原型为依据。
包含了以下流程：
1）从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心（m1，m2，m3，…，mk）；
2）依据各个聚类中心对象，即对象的均值来计算出与它距离最近的聚类中心，并将对象向聚类中心做以分配。
3）对各个聚类的均值做二次计算：
K-means方法是比较快捷和简单的，不过初始聚类中心和最佳聚类数也会影响到聚类结果。
1.2.2 ISODATA方法
ISODATA（Iterative Selforganizing Data Analysis），又叫作迭代自组织数据分析。
它是在先验不足的情况下，通过给出一个初始聚类，然后再判断其是否达标，再利用迭代法反复调整，最后得出一个准确的聚类。
其采用以下步骤：
1）选择初始值，设置聚类分析控制参数。
可以运用各种参数指标，按照指标，将所有模式标本向各个聚类中心进行分配。
2）对各类中全部的样本的距离指标函数进行计算。
3）依据要求，对前一次所得到的聚类集进行分裂，并做并合处理，从而计算出新的聚类中心和分类集。
4）再次做迭代运算，对各项指标进行计算，以判断结果是否达标，直至求出最理想的聚类结果。
IOSDATA算法规则十分明确，便于计算机实现，但是要把握好迭代的次数，防止出现分类不到位的现象。
2 谱聚类方法
谱聚类算法是依据谱图理论所设计的高性能聚类方法。
它是基于以下原理：假设{x1，x2，…，xn}代表n个聚类样本，图G=（V，E）可用于表示数据之间的关系，其中V代表顶点集。
E代表连接任何两点边的集合。
在图中，每个样本xi都可作为顶点，两顶点间的关联性Wij可通过xi与xj相连边的权值来表示。
权值矩阵度量图G中，每个顶点间的相似性共同构成相似矩阵，记作W。
为了实现图的划分，需要在空中优化某一准则，使同一类的点差别较小，不同类的点差别较大。
通常准则函数的优化问题可以通过求解相似矩阵的特征值和特征向量来解决，通过分解相似矩阵的特征值，得到原有的数据集的谱映射，再利用聚类划分算法去计算映射得到的新样本空间，最终得到分类结果。
该聚类算法仅与样本点的个数有关，而数据的维数对其没有影响。
并且，其对聚类数据样本空间的形状没有特殊要求，容易得到最优解。
3 新型的分类方法
3.1 支持向量机分类法
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是新的分类方法，由Vapnic等人所设计，以统计学理论为基础。
近年来，在图像识别中，支持向量机已得到应用，这和中方法的工作机理是，先设计出最佳的线性超平面，最大化它的正与反例间的隔离边缘，从而实现超平面的寻找算法的最优解。
SVM作为一种高维的监督分类方法，它是有着不受休斯效应影响的优势，有着不错的效果。
但同时，这种方法也有一定缺陷。
首先，最大的问题是核函数的选择缺乏指导性，当针对具体的函数时，选择最佳的核函数是一个比较难的问题，还有就是这个方法的计算量较大。
3.2 最小二乘支持向量机分类法
近些年发展了许多SVM的变形，其中最小二乘SVM将优化问题的约束条件变为等式约束，从而不用花费大量的时间解决二次规划问题，使得分类效率大大提高。
其算法表达式为：
解b，α即可。
最小二乘法SVM在运算的速度上有很大的优势，但其也是有其的缺点。
首先来说，最小二乘法会影响到数据的稀疏性，每个数据点都会影响分类模型的构建。
然后其估计值的稳定性是低于标准的SVM。
同时，在传统SVM基础上，还设计出了拉普拉斯支持向量机（Laplacian Support Vector Machine，LapSVM），它是通过对流形正则化项的添加，无标签和有标签样本的几何信息来构造分类器。
LapSVM具备能预测未来测试样本的标签、全局优化、适应性强的特点，更深入的方面就不再赘述。
3.3 决策树分类法
决策树分类法是一种很典型的分类方法，这种分类方法对数据的准备没有太多太高的要求，只是有时需要做比较多的预处理，分类的速度很快。
其分类过程分为两步：
1）构建决策树模型。
分两步进行，一是建树；二是剪枝。
建树是利用递归过程来完成的，最后要形成一棵树；剪枝的目的在于降低训练集杂声造成影响。
2）使用已生成的决策树来对输入的数据进行分类。
对待测样本的属性值从根节点依次测试和记录，直到某个节点，从而找到待测样本的属性值。
广西善图科技有限公司
广西善图科技。