高光谱影像特征选择与提取
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。
高光谱数据处理与特征提取技术研究
高光谱数据处理与特征提取技术研究近年来，随着遥感技术的快速发展，高光谱遥感已经成为地球观测领域的重要组成部分。
高光谱遥感技术通过采集地面物体在数百个连续光谱波段的反射率数据，弥补了传统遥感技术中光谱分辨率的不足。
然而，由于高光谱数据的维度高、信息量大，对数据的处理和特征提取成为了研究的难点。
高光谱数据处理首先需要对原始数据进行预处理，以去除不必要的噪音和干扰。
这一步骤包括辐射校正、大气校正、辐射度转换等。
辐射校正主要用于将原始数据的数字值转换为辐射度值，消除了由于传感器观测和记录过程中的不确定性导致的误差。
大气校正则是为了消除大气吸收和散射对高光谱数据的影响，使得数据能够准确地反映地物的光谱特性。
辐射度转换则将辐射度值转换为反射率数据，以便后续的特征提取。
在预处理完成后，接下来需要进行高光谱数据的降维处理。
由于高光谱数据的维度高达几百甚至上千维，传统的数据处理方法往往难以处理如此高维数据。
因此，降维处理就变得尤为重要，可以将高光谱数据降低到更低的维度，减小计算复杂度。
常用的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
PCA通过对原始数据进行线性变换，得到新的低维表示，使得新的维度下数据的方差最大。
LDA则是通过最大化不同类别之间的差别、最小化同一类别内部的差别，使得新的低维表示有更好的分类能力。
除了降维处理，高光谱数据的特征提取也是至关重要的一步。
特征提取的目的是通过挖掘数据中的潜在信息，抽取出最能表征地物光谱特性的特征。
常用的特征提取方法有光谱特征提取、空间特征提取和纹理特征提取等。
光谱特征提取主要通过分析不同波段的反射率值之间的关系，挖掘出地物表现出的光谱特性，如光谱曲线形态、光谱吸收特征等。
空间特征提取则是通过分析地物在空间上的分布情况，提取出地物的大小、形状和空间分布规律等特征。
纹理特征提取则是通过分析地物表面的纹理特征，提取出地物的纹理信息，如纹理粗糙度、纹理方向等。
高光谱数据处理与特征提取技术的研究不仅可以在农业、环境监测、城市规划等领域中发挥重要作用，还对于地质勘探、矿产资源调查等领域具有重要意义。
高光谱影像特征选择与提取
高光谱影像特征选择与提取高光谱遥感影像是指通过遥感技术获取的光谱波段范围较宽的遥感影像，相比于普通遥感影像，具有更多的光谱信息。
高光谱影像的特征选择与提取是指从大量的光谱波段中选择出最能表达影像特征的波段，并对这些波段进行特征提取，以达到降维、去冗余和突出关键信息的目的。
本文将介绍高光谱影像特征选择与提取的方法和应用。
高光谱影像特征选择主要有两个目标：一是减少维度，将原始光谱数据降维为较低维度的特征向量，以方便后续处理；二是挖掘出与分类或回归任务相关的关键特征波段，以提高分类或回归的准确性。
常用的特征选择方法包括相关系数法、信息增益法、主成分分析法等。
相关系数法通过计算每个波段与所研究对象的相关程度，选择与目标变量相关性较强的波段作为特征波段。
信息增益法则根据每个波段对目标变量的贡献度选择特征波段，贡献度高的波段被认为是最有价值的特征波段。
主成分分析法则通过对原始光谱数据进行线性变换，将原始变量转换成一组互不相关的主成分，从而实现降维的目的。
在特征选择的基础上，还需要进行特征提取，以提取出更具有鉴别能力的特征。
常用的特征提取方法包括谱角法、植被指数法、特征空间法等。
谱角法是基于波段直接组合获取鉴别能力强的特征，通过计算不同波段之间的角度，来提取出能够鉴别不同地物的特征。
植被指数法是基于植被光谱反射率特点的一种特征提取方法，通过计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）等，来提取出与植被相关的特征。
特征空间法是基于光谱波段组合的一种特征提取方法，通过对多个波段进行线性或非线性组合，生成新的特征空间，从而提取出不同地物的特征。
除了上述方法，还可以通过机器学习算法，如支持向量机、决策树等，来进行特征选择与提取。
这些算法能够在训练模型的过程中自动选择最具有鉴别能力的特征，并对其进行提取。
高光谱影像特征选择与提取在农业、环境监测、地质勘探等领域有着广泛的应用。
例如，在农业领域，可以通过对农作物的高光谱影像进行特征选择与提取，来实现病虫害的自动检测与预警；在环境监测领域，可以通过高光谱影像进行景观类型分类与变化监测；在地质勘探领域，可以通过高光谱影像提取地质矿产信息，实现资源勘探与开发。
08高光谱特征选择
08高光谱特征选择高光谱特征选择是指根据光谱数据中的特征，将其中的关键特征挑选出来。
由于高光谱数据中有上千个波段，而每个波段具有很高的相关性，因此需要选择出最具代表性的特征，以降低数据维度和提高特征的可解释性。
下面将介绍几种经典的高光谱特征选择方法。
首先，基于统计方法的特征选择是最常见的方法之一、该方法通过计算各个特征与目标变量之间的关联度，来选择最具相关性的特征。
其中常见的方法包括皮尔逊相关系数、互信息和卡方检验等。
皮尔逊相关系数衡量了变量之间的线性相关性，互信息用于衡量变量之间的非线性相关性，而卡方检验则用于衡量分类变量之间的相关性。
其次，基于模型的特征选择是一种更加复杂的方法。
该方法通过建立预测模型，利用模型的反馈选择出最具有预测能力的特征。
常见的方法包括决策树、随机森林和支持向量机等。
决策树是一种简单而有效的分类工具，它可以通过计算各个特征的信息增益或基尼系数来选择最佳特征。
随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它可以通过计算各个特征的重要性指标来选择关键特征。
支持向量机是一种经典的机器学习方法，它利用核函数将数据映射到高维空间，并通过最大化间隔来选择最佳特征。
另外，基于降维的特征选择方法也是常见的方法之一、该方法通过降低数据的维度，将高维数据转化为低维数据，并选择其中具有代表性的特征。
常见的降维方法包括主成分分析和线性判别分析等。
主成分分析通过计算数据的协方差矩阵，得到最具代表性的主成分，从而实现降维和特征选择。
线性判别分析是一种有监督的降维方法，它通过计算数据的类别内散度矩阵和类别间散度矩阵，选择最佳的投影矩阵来实现特征选择。
最后，基于深度学习的特征选择方法是近年来兴起的一种方法。
该方法利用深度神经网络对高光谱数据进行训练，学习到最具代表性的特征。
常见的方法包括卷积神经网络和自编码器等。
卷积神经网络通过卷积和池化操作，提取图像中的空间特征，并结合全连接层进行特征选择。
自编码器则通过训练一个自动编码器来学习到数据的低维表示，从而实现特征选择。
高光谱特征提取目标检测
高光谱特征提取目标检测
高光谱图像是指在可见光和近红外波段内，对物体反射或辐射的连续光谱进行高精度的采集和记录，具有很强的光谱分辨率和丰富的光谱信息。
高光谱图像在许多领域有广泛的应用，如农业、林业、生态环境、地质勘探和军事领域等。
其中，高光谱图像的目标检测是一项重要的任务，它可以帮助我们从图片中准确地提取出需要识别的目标。
在目标检测中，高光谱特征提取是一个关键的步骤。
目前，常用的高光谱特征提取方法主要有以下几种：
1. PCA（主成分分析）方法：通过对高光谱数据进行降维处理，提取出主要成分，从而达到提取特征的目的。
2. LDA（线性判别分析）方法：通过计算类别之间的距离和类别内部的方差，选择一个具有最大分离度的特征子集。
3. ICA（独立成分分析）方法：通过将高光谱数据表示为互相独立的成分，从而提取出特征。
4. 基于小波变换的方法：将高光谱数据进行小波变换，从频域提取特征。
这些方法各有优缺点，需要根据具体情况进行选择。
在实际应用中，我们根据任务需求选择合适的方法，并对特征进行筛选和优化，以获得更好的检测效果。
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高光谱遥感图像特征提取及分类方法研究
高光谱遥感图像特征提取及分类方法研究摘要高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，是一种重要的遥感数据源，对于地物分类和信息提取具有巨大潜力。
本文研究了高光谱遥感图像的特征提取和分类方法，并对比了不同算法的性能和适用场景。
通过实验证明，基于高光谱图像的特征提取和分类方法能够有效地提升分类精度和识别准确性，为地物分类和信息提取提供了可靠的技术支持。
1. 引言高光谱遥感图像是近年来发展起来的一种遥感数据源，它能够提供超过几十到上百个连续波段的光谱信息。
与传统的多光谱遥感图像相比，高光谱图像具有更细粒度的光谱解析能力，能够提供更多的地物类别信息。
因此，高光谱遥感图像在自然资源调查、环境监测、农业和城市规划等领域具有广泛的应用前景。
2. 高光谱遥感图像的特征提取方法高光谱遥感图像的特征提取是对图像数据进行预处理的关键环节。
传统的特征提取方法主要基于光谱信息进行，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
这些方法可以有效地降低光谱维度，提取出最主要的光谱特征，但无法利用高光谱图像的细粒度特性。
近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法逐渐应用于高光谱图像。
这些方法将传统的卷积操作扩展到了高光谱维度，能够捕捉到更丰富的空间和光谱特征。
同时，通过引入自注意力机制和注意力机制，还可以增强网络对光谱和空间特征的关注度，提高特征提取的精度和灵活性。
3. 高光谱遥感图像的分类方法高光谱遥感图像的分类是根据提取的特征对图像进行像元分类的过程。
常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和卷积神经网络（CNN）等。
SVM是一种经典的机器学习算法，通过在高维特征空间中构建最优超平面将不同类别的样本分离开。
在高光谱图像分类中，SVM能够充分利用光谱特征和空间特征，具有较好的分类效果。
RF是一种基于决策树的集成学习算法，通过随机选择数据集和特征子集构建多个决策树模型，并将它们的分类结果进行投票或平均，从而提高分类的准确性。
高光谱图像处理算法的使用教程与特征提取
高光谱图像处理算法的使用教程与特征提取近年来，随着高光谱技术的快速发展，高光谱图像处理算法在各个领域得到了广泛应用，尤其在地球观测、农业、遥感和医学影像等领域发挥着重要作用。
本文旨在介绍高光谱图像处理算法的使用教程，并重点讨论其中的特征提取方法。
高光谱图像是一种具有连续的光谱信息的多光谱图像，它在不同的波段中可以提供更加详细的信息，因此可以更准确地描述和识别目标。
在进行高光谱图像处理之前，首先需要了解图像处理的基本概念和技术。
一、高光谱图像处理基础知识1. 高光谱图像的表示与获取高光谱图像可以通过散射光谱仪或成像光谱仪获取。
它通常由一系列的波段组成，每个波段对应着特定的频率范围。
具体表示方法可以是一个三维数据集，其中两个维度代表图像的行和列，第三个维度表示不同的波段。
2. 高光谱图像的预处理在进行特征提取之前，通常需要对高光谱图像进行预处理，以消除噪声、纠正伪迹和增强图像的对比度等。
预处理的具体方法包括平滑滤波、去噪、边缘增强等。
3. 高光谱图像的分割与分类图像分割是指将图像分为具有相似特征的不同区域，而图像分类是指将像素或区域分别分配给不同的类别。
分割和分类是高光谱图像处理中常用的方法，它们可以帮助我们理解图像中的对象和区域。
二、高光谱图像处理算法的使用教程1. 特征提取特征提取是高光谱图像处理的核心任务之一，它旨在从高光谱数据中提取出能够最好地描述目标的特征。
特征可以是单波段的或多波段的，常用的特征包括光谱特征、空间特征和统计特征等。
光谱特征是指从每个像素的波段值中提取的特征，包括平均值、最大值、最小值、方差等。
空间特征是指在空间维度上从图像中提取的特征，常用的方法包括纹理特征、边缘特征等。
统计特征是指从整个图像或图像区域中提取的统计信息，如均值、标准差、直方图等。
2. 高光谱图像处理工具与库为了方便进行高光谱图像处理，有许多开源的工具和库可供使用。
其中，常用的包括ENVI、IDL、MATLAB等。
高光谱遥感影像数据特征提取算法改进
高光谱遥感影像数据特征提取算法改进引言：高光谱遥感影像数据具有较高的光谱分辨率和丰富的光谱信息，因此在地面覆盖分类、目标检测和环境监测等领域具有广泛的应用。
然而，高光谱遥感影像数据的处理与分析面临着许多挑战，其中之一是如何有效地提取有用的特征。
特征提取在高光谱遥感影像数据处理中起着至关重要的作用，其准确性和有效性对后续的分类和分析任务起着决定性的影响。
本文将介绍一种改进的高光谱遥感影像数据特征提取算法。
一、背景介绍高光谱遥感影像数据是以连续光谱信息为主的多光谱数据，相对于传统的全色像素，其能够提供更为细粒度的图像信息。
然而，由于高光谱遥感影像数据的维度高、数据量大，以及波段之间相关性较高，传统的特征提取方法在处理时面临着诸多问题。
因此，研发一种改进的特征提取算法对于提高高光谱遥感影像数据的处理效率和分类精度具有重要意义。
二、传统高光谱遥感影像数据特征提取算法的问题传统的高光谱遥感影像数据特征提取算法主要包括光谱特征提取和空间特征提取两个方面。
然而，传统的光谱特征提取方法主要依赖于先验知识和经验规则，对于波段之间的相关性无法有效地处理。
此外，由于高光谱遥感影像数据的维度高，传统的空间特征提取方法难以捕捉到丰富的空间信息。
三、改进的高光谱遥感影像数据特征提取算法为了克服传统算法存在的问题，本文提出了一种基于深度学习的改进算法。
具体而言，该算法包括以下几个步骤：1. 数据预处理：在进行特征提取之前，首先需要对高光谱遥感影像数据进行预处理。
预处理主要包括去除噪声和归一化处理，以确保数据的质量和一致性。
2. 光谱特征提取：传统的光谱特征提取方法主要基于统计学原理，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
然而，这些方法无法充分利用高光谱遥感影像数据中的潜在信息。
因此，我们引入了深度学习中的卷积神经网络（CNN）技术，利用其强大的特征提取能力来提取高光谱数据的光谱特征。
通过对影像数据进行卷积和池化操作，CNN可以自动学习到光谱特征的表示。
09高光谱特征提取讲解
(S
S 1
xw
xb
)
AB
(
AB)
对于矩阵AB中的每一列，有：
(S
S 1
xw
xb
)i
ii ,
i 1, 2,..., n
上式说明
i ,i是矩阵Sxw1Sxb的特征值和特征向量
因此,按照i大小顺序排列， 可得到 (1,2...n )
武汉大学 龚龑
《高光谱遥感》
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《高光谱遥感》
原始高维空间空 间中的散布矩阵
利用样本求得
武汉大学 龚龑
未知的映射矩阵 如何使J1取得最大值？
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二、基于可分性准则的特征提取原理
2.4求解映射矩阵
J1 Tr[( ATSxw A)1( ATSxb A)]
《高光谱遥感》
J1是以矩阵A为变量的函数，欲使J1最 大，可将上式求一阶导数并令其为零：
特征提取
武汉大学 龚龑
《高光谱遥感》
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一、高光谱特征提取概念
《高光谱遥感》
1.2 特征提取与特征选择区别
• 技术特点的区别
特征选择
波段选择 特征是已知的
搜索策略
特征提取
映射方式未知 特征是未知的
运算规则
特征提取过程的实质是对特征映射方式的寻求
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武汉大学 龚龑
第四章 第3节 高光谱特征提取
《高光谱遥感》
有样本支持
可分性准则在高光谱数据降维中有哪两方面作用？
可分性准则
指导
特征映射方式
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武汉大学 龚龑
二、基于可分性准则的特征提取原理
2.2选择类别可分性准则
《高光谱遥感》
可分性准则：从高维数据中获取一组用来分 类的特征，需要一个定量的标准来衡量特征 对分类的有效性。
第4章-3 高光谱特征提取
《高光谱遥感》
二、基于可分性准则的特征提取原理
2.3定义特征映射形式
m1
y A x
nm
T
n1
m n
降维后的特征
即,准则函数
映射矩阵 原始光谱特征 类间散布矩阵
类内散布矩阵
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希望在m维的Y 空间里，类别可分性最好
1 J1 Tr[ S yw S yb ]
在Y 空间达到最大
BT S yb B
BT S yw B I
B是一个m m的非奇异方阵
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武汉大学 龚龑
《高光谱遥感》
二、基于可分性准则的特征提取原理
2.4求解映射矩阵
(S S ) A A(S S yb )
分析公式：
BT S yb B BT S yw B I
1 xw xb
1 yw
代入
《高光谱遥感》
一、高光谱特征提取概念 二、基于可分性准则的特征提取原理 三、高光谱特征提取主要方法 四、高光谱特征提取新方法及实例
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武汉大学 龚龑
《高光谱遥感》
二、基于可分性准则的特征提取原理
2.1基于可分性准则的特征提取基本思想 基本思想：以类别可分性作为特征提取的准则， 要求提取的新特征所构成的特征空间具备最佳 的类别区分能力。 有样本支持
T
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武汉大学 龚龑
《高光谱遥感》
二、基于可分性准则的特征提取原理
2.4求解映射矩阵 因此，变换后的Y空间里的可分性准则函数：
S yw A S xw A
T
S yb AT S xb A
J1 Tr[ S S yb ] = Tr[( A S xw A) ( A S xb A)]
高光谱影像处理与分析算法的研究与应用
高光谱影像处理与分析算法的研究与应用概述:高光谱影像处理与分析算法是一种应用于遥感领域的图像处理技术，通过获取大量的光谱信息，对图像进行分析和处理，从而提取出更加丰富的地物信息。
本文将探讨高光谱影像处理与分析算法的研究与应用，并介绍其在不同领域中的具体应用案例。
一、高光谱影像处理算法的研究与应用1. 光谱特征提取算法光谱特征提取算法主要用于分析不同波段的光谱数据，从而识别出地物的不同特征。
常用的算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、光谱拟合和光谱角等。
这些算法可以提取出不同波段之间的相关性，帮助我们更好地理解光谱信息。
2. 光谱分类算法光谱分类算法的主要目标是将高光谱影像中的像素分类为不同的地物类型。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和最大似然分类等。
这些算法在对光谱进行统计和分类时，能够充分考虑到不同波段之间的相关性和差异性，提高分类的准确性和稳定性。
3. 光谱匹配算法光谱匹配算法用于比较高光谱影像与现有光谱库中的光谱曲线，从而确定其所属地物类型。
常用的算法包括光谱匹配法、相关系数法和偏差度量法等。
这些算法能够将光谱数据与已知的地物光谱进行比对，帮助我们确定地物的类型。
二、高光谱影像处理与分析算法的应用案例1. 农业领域中的应用高光谱影像处理与分析算法在农业领域中的应用十分广泛。
例如，通过对植被的光谱特征进行提取和分析，可以实现对作物生长情况和健康状况的监测和评估。
这对于农业管理者和农民来说，有助于及时采取措施，提高作物的产量和质量。
2. 环境保护中的应用高光谱影像处理与分析算法也可以应用于环境保护领域。
例如，通过对水体的光谱特征进行提取和分析，可以实现对水质的监测和评估。
这对于环境保护部门和水资源管理者来说，有助于及时发现水环境中的异常情况，采取相应措施保护水资源和生态环境。
3. 城市规划中的应用高光谱影像处理与分析算法还可以应用于城市规划领域。
例如，通过对城市建筑物的光谱特征进行提取和分类，可以实现对城市地物的识别和分析。
高光谱数据特征选择与特征提取研究
收稿日期:2005-10-11;修订日期:2006-05-22基金项目:国家自然科学基金(40401038),地理空间信息工程国家测绘局重点室开放基金和中国矿业大学科学基金(D200403)联合资助。
作者简介:苏红军(1985-),男,硕士研究生,研究方向为高光谱遥感信息处理、虚拟地理环境等。
高光谱数据特征选择与特征提取研究苏红军1,2,杜培军1(1.中国矿业大学地理信息与遥感科学系,江苏徐州 221008;2.南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏南京 210097)摘要:高光谱遥感数据的最主要特点是:传统图像维与光谱维信息融合为一体,即“图谱合一”。
针对高光谱数据波段多、数据量大、冗余度大等特点,论述了特征选择和特征提取的若干算法,分析了各自的优缺点。
重点研究了导数光谱算法,并针对二值编码的不足研究了其改进算法——四值编码算法。
最后用编码技术和导数光谱技术提取了地物的光谱特征参数;试验表明:四值编码算法比二值编码算法效果更佳;光谱导数阶数越高,对地物特征的表达越有效。
关 键 词:高光谱;光谱特征;特征选择与特征提取;地物识别中图分类号:TP 751 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2006)04-0288-061 引 言高光谱遥感技术是20世纪80年代以来在对地观测方面取得的重大技术突破之一。
高光谱遥感的发展,满足了人们对高光谱数据的需求,客观上要求相应的数据处理算法。
然而,现有的大部分遥感数据处理算法都是针对宽波段遥感的,只能对低维数据进行处理〔1〕。
本文针对高光谱数据的特点,研究了地物光谱特征选择和特征提取的算法,并提取了高光谱数据的光谱特征。
进行了相关试验研究,为进一步的高光谱数据处理研究提供支撑。
2 特征选择与特征提取的研究现状高光谱遥感图像包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息,因而在相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展空间。
高光谱数据的特点如下〔2～4〕。
图谱合一。
高光谱影像特征选择与提取 完整ppt课件
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44
式中：X={X1,X2,……，XN}为光谱向量，N为波段 数，λ={λ1, λ2,……，λN}为波长集合。
以此类推，可以计算出任意阶导数光谱。通过导数 光谱运算可以发现待定地物某阶导数具有明显区别 于其它地物的特征，从而用于地物识别。
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45
植被指数与导数光谱实质是在光谱空间上进行特定 运算以形成新的特征，按照这一思路，可以设计其 它光谱运算特征，如波段求和、取均值以及其它更 复杂的运算获取的特征。
B距离等方法。
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离散度
式中，Ui、Uj分别表示i、j类的亮度均值矢量， 分别为i、j类的协方差矩阵，tr[A]表示矩阵A对角 线元素之和。
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B距离
式中符号的意义同于“离散度”公式中的定义。
对于任何一给定的地物类别，只要算出这两个不同 类别在所有可能的波段组合中的标准距离、离散度 或B距离，并去最大者，便是区分这两个类别的最 佳波段组合，即最优子集。
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其中S[i]为第i波段编码Xi为该波段原始属性值， T为阀值。通常阀值选整个光谱向量的平均值，也 可以取向量中值或根据光谱曲线进行人工阀值选择。
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33
[
二值编码采用单阀值进行处理，划分取决范围较大，
表达进度较低。一种改进算法是多值编码。四值编码基
本方法是：首先对整个像元光谱向量取平均值，得到阀
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熵及联合熵
根据香农信息论原理，一幅8bit表示的图像X的熵 为：
式中：X为输入图像，Pi为图像像素灰度值为i的概 率。
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同理，两个波段联合熵为： n个波段图像的联合熵为：
高光谱遥感数据的特征选择与提取课件
特征选择与提取的挑战与机遇
要点一
特征选择与提取的挑战
要点二
机遇
高光谱遥感数据具有高维、高冗余的特点，如何有效地选 择和提取特征是亟待解决的问题。同时，不同应用场景对 特征的要求也不同，需要针对具体需求进行特征选择和提 取。
随着深度学习、机器学习等技术的发展，为高光谱遥感数 据的特征选择与提取提供了新的思路和方法。这些技术能 够自动地提取有用的特征，提高数据处理的速度和精度， 为高光谱遥感技术的应用提供了更多的可能性。
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THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
独立成分分析法能够揭示高光谱数据的非高斯结构，对 于处理非线性和非高斯数据非常有效。
独立成分分析法可以用于解决盲源信号分离问题，从观 测信号中提取出独立的源信号。
非负矩阵分解法
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一种基于矩阵分解的特征提取方法
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非负矩阵分解法将高光谱数据矩阵分解为多个稀疏的非负 基矩阵的乘积，从而提取出数据的特征。
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揭示数据的主要特征结构
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通过主成分分析法，可以揭示高光谱数据的主要特征结构 ，从而更好地理解数据的内在规律和特征。
独立成分分析法
一种寻找数据中的独立成分的方法 揭示数据的非高斯结构 用于盲源信号分离问题
独立成分分析法旨在找到高光谱数据中的独立成分，这 些独立成分能够最大程度地保留数据的方差，同时彼此 独立。
基于模型的特征选择
总结词
基于模型的方法通过训练分类或回归模型来选择最重要的特征，通常使用模型的惩罚项或特征重要性评分作为选 择标准。
第5章 高光谱遥感数据特征选择与提取
[ f ( xi , y j )]2 ∑∑
ε 代表横坐标方向的移动步长 η 代表纵坐标方向的移动步长
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当 ε 和η 变化时，可以画出图像的自相关系数随
d = ε 2 + η 2 变化的曲线。可以通过这种自相关
系数来确定图像的纹理粗糙程度。 当d不变的时候，粗纹理的自相关纹理的自相关系 数比细纹理的自相关系数大
第五章 高光谱遥感数据的特征选择与提取
高光谱遥感数据有助于我们完成更加细致的遥感地物分类 和目标识别，然而波段的增多也必然导致信息的冗余和数 据处理复杂性的增加。具体表现在： （1）数据量急剧增加：波段的增加，使得高光谱数据比传 统数据多1-2个数量级，表现在显示，存储，管理方面相 当繁琐 （2）计算量增大：数据的膨胀导致计算机处理载荷大幅度 增加，寻找有效地降维空间手段是必要的 （3）统计参数的估计误差增大：利用统计方法为了达到比 较精确的估计，样本个数一般是波段数的100倍以上，这 在高光谱数据中往往无法实现，因此，导致了分类精度的 普遍下降。 1
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5.2.1 波段组合选择
光谱自相关性的波段选择 空间自相关性的波段选择
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光谱自相关
OIF指数（Optimum index）最佳指数，用来 计算几个波段所包含的信息量。 利用它可以用来选择组合波段，通过组合波段 的标准差之和最大，组合波段间相关系数之和 最小作为准则来加以判断最佳波段组合的选择， 计算公式如下：
单波段的方差越大，表明波段的离散程度越大， 信息量越丰富。
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通过分析遥感图像各波段的数据值，可以确定 各个波段包含的信息量的多少，各波段的方差 （标准差）反映了图像各像元灰度值与平均值 总的离散度，一定程度上反映了各波段信息量， 其值越大，所包含的信息量越大，地物之间越 容易区分。 下面以128个波段的omis影像为例，介绍图像 方差（标准差）所反应出来的图像信息量大小。
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其中：Si为第i个波段的标准差；Ri，j表示第i个波 段与第j个波段之间的相关系数。
选择的波段数目一般取3，即将所有可能的三个波 段组合在一起。OIF越大，则相应组合波段图像的 信息量就越大。
在实际应用中，这种方法存在局限性。首先，它选 择出来的最优波言，也就是说它们 都是类对间的可分型度量。对于对类别而言，一个 常用的办法是计算平均可分型的平均值，并按平均 值的大小排列所有被评价的子集顺序，从而选择最 佳组合波段。
分为最优（Optimal）搜索算法和次优搜索算法。
目前实际高光谱图像波段选择都使用次优搜索算法。 次优搜索算法是依照准则函数选择一组性能较好的， 但不一定是最好的特征集合。传统的方法有有序贯 前向选择法（Sequential Forward Selection， SFS）和序贯后向选择法（Sequential Backward Selection ,SBS）
基于以上考虑，将高光谱数据分为K组，每组波段 数分别为n1，n2，……nk，定义波段指数为：
式中（ 为第i波段的均方差， 为第i波段与所
在组内其他波段相关系数的绝对值之和的平均值， 为第i波段与所在组以外地其它波段之间的相关系数 的绝对值之和）。
均值间的标准距离 离散度 类间平均可分性 B距离
波段压缩 光谱特征
基于信息量原则（波段选择） 基于类别可分性原则（波段选择） 基于搜索方法（波段选择） 基于数学变换
熵和联合熵 最佳指数因子（optimal index factor，OIF） 自动子空间划分 自适应波段选择（adaptive band selection，ABS） 波段指数（band index,BI）
高光谱遥感大量的光谱波段数据为人们了解地物提 供了丰富的信息，这对于后续进行的地物分类和目 标识别是十分有益的然而波段的增多也必然导致信 息的冗余和数据处理难度的增加。如何既能有效利 用高光谱数据的最大信息，又能较快地处理高光谱 数据成为光谱数据处理的研究热点和未来发展方向。 其中压缩波段和光谱特征提取与选择的研究是两个 重点。
式中，Ui、Uj分别表示i、j类的亮度均值矢量， 分别为i、j类的协方差矩阵，tr[A]表示矩阵A对角 线元素之和。
式中符号的意义同于“离散度”公式中的定义。
对于任何一给定的地物类别，只要算出这两个不同 类别在所有可能的波段组合中的标准距离、离散度 或B距离，并去最大者，便是区分这两个类别的最 佳波段组合，即最优子集。
相关矩阵为：
进一步地，我们将可传递的相关矢量定义为:
我们对该矢量进行处理，从中提取局部相关的极小 值。根据这些自动提取的极小值（设在波段开区间 （1，N）内这样的极小值共有P-1个），我们将高 光谱空间S划分为P个适合的数据子空间（它的维数 是Lj（j=1，2，……，p-1，））
该方法针对OIF方法在实际应用中存在的局限性,充 分考虑了各波段的空间相关性和谱间相关性。
光谱曲线特征 光谱运算与变换特征 光谱相似性度量特征
光谱曲线直接编码 光谱吸收特征参数 光谱吸收指数
光谱曲线特征的重要思想是强调曲线形状，直接编
码是一种非常直观的方式，最常用的是二值编码 （binary coding），即对每一像元，对各波段属 性值与某一阀值比较，相应地赋予“0”或“1”的 编码。
遥感所 张艮中
高光谱影像特点 高光谱影像特征选择与提取 蚀变信息提取应用示例
高光谱遥感是20世纪最后二十年，人类在对地观测
方面取得的重大技术突破之一，也是当前及以后几 十年内的遥感前沿技术。它利用成像光谱仪纳米级 的光谱分辨率，获取许多非常窄且光谱连续的图像 数据，实现地物空间、辐射、光谱信息的同步获取； 为每个像元提供数十至数百个窄波段的光谱信息， 并生成一条完整而连续的光谱曲线。
“均值间的标准距离”d被定义为：
式中，u1、u2分别为两类对应的样本区域的光谱 均值； 分别为两类对于的样本区域的方差。d 反映两类在每一波段内地可分性大小。d越大，可 分性越大。此法是一维特征空间中两类别间可分性 的一种度量，它不适合进行多变量的研究。对于多 维特征空间、多变量的可分性研究，可用离散度、 B距离等方法。
根据香农信息论原理，一幅8bit表示的图像X的熵 为：
式中：X为输入图像，Pi为图像像素灰度值为i的概 率。
同理，两个波段联合熵为： n个波段图像的联合熵为：
高光谱图像数据波段标准差大，则信息量丰富；而
波段间的相关系数小，波段信息冗余度小。根据以 上原理，Chavez等人与1982年提出了一种组合波
主要有主成份分析（Principal Component Analysis，PCA）、小波变换(Wavelet Transform， WT)、独立成分（Independent Component Analysis ，ICA、投影寻踪方法等
从操作对象、算法原理、特征性质和应用方式等方 面综合考虑，光谱体系包括光谱曲线特征、光谱变 换特征和光谱相似度量特征三个层次，分别对应于 全部波段的像元光谱曲线分析、部分波段的数据变 换与组合、光谱相似性度量三种应用模式。
对于高光谱图像波段选择而言计算量过大。
该方法通过定义波段相关系数矩阵及其近邻可传递 相关矢量，将高光谱数据空间划分为适合的数据子 空间。这种划分方法有着充分的理论依据，反映了 数据的局部特性。自动子空间划分就是根据相关系 数矩阵灰度图成块的特点，依据高光谱影像相邻波 段相关系数的大小，将波段划分为适合的数据子空 间。划分好子空间后，再进行波段选择。
其公式如下：
其中：Si为第i个波段的标准差； 和 是第i 波段与其前后两波段的相关系数或i波段与任意两个 波段的相关系数；是第i幅图像指数的大小。
由于基于全局的波段选择算法，选择的波段往往是 联虚地集中在某一个连续子空间中。而连续子空间 往往相似性大，这就造成信息重复使用，影响后续 的处理效果。