高光谱特征提取模板52页PPT
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。
高光谱特征参量化PPT课件
20
二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用
(1) 反射率增强
M 个 波 段
n个目标
增强后的反射率矩阵
21
二、光谱曲线的简化表达
2.3地物类型序列光谱柱状图 2.光谱柱状图及应用
3
一、高光谱特征参量化概述
问题2：依据下图中的光谱曲线将相应地物划分为两类
反
A1
射 率
A2
观察光谱曲线，
A3 可以依据光谱曲线的
形状得到聚类结果。
B1 B2 B3
波长
4
一、高光谱特征参量化概述
1.1光谱特征参量化基本概念 如何将光谱曲线特征转化为适合于电脑
进行分析计算的形式？
光谱特征参量化
5
一、高光谱特征参量化概述
SAI的计算
SAI
/
m
d 1
(1
m
d )2
d为比例参数
d (m 2 ) /(1 2 )
39
三、光谱吸收特征参数提取方法
3.4部分典型地物光谱吸收参数实例 • 实验数据介绍
植被
水体
40
三、光谱吸收特征参数提取方法
3.4部分典型地物光谱吸收参数实例 • 植被的光谱吸收参数
参照试验区的土地覆盖专题图，选取两类植 被：麦田、草地。每种植被选择多个样点，进行 包络线去除后提取吸收特征参数。
光谱吸收特征参数提取方法
26
第四章 第4节 高光谱特征参量化
一、高光谱特征参量化概述 二、光谱曲线的简化表达 三、光谱吸收特征参数提取 四、光谱曲线的函数分析 五、光谱特征参量化应用
图像特征提取及分析PPT课件
5
基本概念
特征形成
根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，称之为特征形成。
特征提取
原始特征的数量很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变 换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程 就叫特征提取 。
特征选择
从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这 个过程就叫特征选择。
如果仅计算其在坐标系方向上的外接矩形是很简单的，只需计 算物体边界点的最大和最小坐标值，就可得到物体的水平和垂 直跨度。
但通常需要计算反映物体形状特征的主轴方向上的长度和与之 垂直方向上的宽度，这样的外接矩形是物体最小的外接矩形 （MER-Minimum Enclosing Rectangle）。
✓ 一幅图像或一个区域中的连接成分数C和孔数H不 会受图像的伸长、压缩、旋转、平移的影响，但如 果区域撕裂或折叠时，C和H就会发生变化。
✓ 区域的拓扑性质对区域的全局描述是很有用的，欧 拉数是区域一个较好的描述子。
2023/10/17
14
2.凹凸性--区域的基本特征之一
区域内任意两像素间的连线穿过区域外的像素，则此区域为凹形。 相反，连接图形内任意两个像素的线段，如果不通过这个图形以 外的像素，则这个图形称为是凸的。
1. 统计矩 函数的矩在概率理论中经常使用.几个从矩导出的
期望值适用于形状分析. 大小为m*n的数字图像f(i,j)的(p+q)阶矩为:
nm
mpq
i p j q f (i, j)
i1 j 1
2023/10/17
25
（1）区域重 (形)心位置
0阶矩m00是图像灰度f(i,j)的总和。 二值图像的m00则表示对象物的面积。
高光谱检测技术58页PPT
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
高光谱检测技术
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
高光谱遥感;光谱特征;特征提取
高光谱遥感;光谱特征;特征提取
高光谱遥感是一种利用大量连续的窄波段光谱数据来获取地物
信息的技术。
通过高光谱遥感，我们可以获取地表材料的光谱特征，这些光谱特征可以用来识别不同的地物类型，比如植被、水体、土
地利用类型等。
光谱特征是指不同地物在光谱上的反射、吸收和辐
射特性，这些特性在不同波长范围内呈现出独特的表现，因此可以
被用来区分和识别地物。
特征提取是指从原始的高光谱数据中提取出对地物分类和识别
有用的特征信息的过程。
在高光谱遥感中，特征提取通常包括两个
方面，空间特征提取和光谱特征提取。
空间特征提取是指利用地物
在图像上的空间分布和形态特征来进行分类和识别，比如纹理、形
状等特征；而光谱特征提取则是指利用地物在不同波段上的光谱响
应特征来进行分类和识别，比如光谱曲线的形状、波峰和波谷位置
等特征。
在特征提取过程中，常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性
判别分析（LDA）、小波变换、光谱角匹配等。
这些方法可以帮助我
们从原始的高光谱数据中提取出最具代表性和区分性的特征，为后
续的地物分类和识别提供支持。
总的来说，高光谱遥感通过获取地物的光谱特征，并利用特征提取方法从中提取有用的信息，为地物分类和识别提供了重要的数据基础和技术手段。
通过充分挖掘高光谱数据中的光谱特征和空间特征，我们可以更准确地理解和描述地球表面的地物信息，为资源环境监测、城市规划、农业生产等提供重要的支持和应用。
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》
19
《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？
15
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》
6
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
7
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
9
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
12
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
17
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
8
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
13
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)]
高光谱检测技术PPT课件
定性分析常用的方法
• 聚类分析是典型的无监督模式识别方法, 利用同类样本 彼此相似, 即物以类聚 , 聚类分析就是使相似的样本聚 在一起, 从而达到分类的目的
• 另一种常用方法是Mahananobis距离, 其核心是通过多波 长下的光谱数据, 定量描述出测量样本离校正集样本的 位置, 因而在光谱匹配、异常点检测和模型外推方面都 很有用。
第12页/共56页
对称伸缩振动---非对称伸缩振动---摇摆振动---摇摆振动 ---弯曲振动---剪切振动
第13页/共56页
三、 近红外光谱的常见分析方法
透射光光谱法
反射光谱法
第14页/共56页
可用于 定性和
定量 分析
透射光谱法就是把待测样品置于作用光与检测器之间，检 测器所检测到的分析光是作用光通过样品体与样品分子相互 作用后的光，若样品是透明的真溶液，则分析光在样品中经 过的路程一定，透射光的强度与样品组分浓度由比耳定律决 定。
第25页/共56页
（2）植物油品质分析中的应用
• 1994 年Sato采用近红 外光谱技术鉴别大豆 、玉米、棉籽、橄榄 、花生及油菜等植物 油种类。
• 陈永明等结合遗传算 法建立了不同产地的 橄榄油近红外分析模 型, 可以快速、无损地 鉴别出未知产地的橄 榄油, 将为其他植物油 产地鉴别提供了一种 便捷手段。
第3页/共56页
2. 光散射的定义及物理解释
光的散射定义: 指由于媒质中存在的气体，液体或固体的微小粒子对光
束的影响，使光波偏离原来的传播方向而向四周散射的现 象
物理解释：
A: 强调粒子概念－－分子场吸收一个光子的 同时，发射一 个光子（拉曼散射）
B: 强调波动概念－－由于物质密度的起伏光被散 射瑞利散射）
高光谱颜色特征提取
高光谱颜色特征提取
高光谱颜色特征提取是指从高光谱图像中提取出与颜色相关的特征。
高光谱图像包含了数百甚至数千个连续的波段，每个波段对应着不同的光谱信息。
通过提取高光谱图像中的颜色特征，可以获取到物体的颜色分布和颜色组合等信息，用于图像分类、目标检测、遥感影像分析等任务。
一种常见的高光谱颜色特征提取方法是通过计算每个波段的颜色直方图。
首先，将高光谱图像转换为RGB颜色空间，然后对每个波段计算颜色直方图。
颜色直方图可以反映出不同颜色在
图像中的分布情况，可以用一维或多维直方图进行表示。
常见的颜色直方图包括RGB直方图、HSV直方图等。
另一种高光谱颜色特征提取方法是利用颜色特征描述子，如颜色矩、颜色共生矩阵等。
颜色矩是对颜色的统计特征描述，包括平均值、标准差、偏度和峰度等，可以反映出图像的颜色分布和颜色的偏态情况。
颜色共生矩阵则表征了颜色之间的空间关系，可以通过计算颜色共生矩阵的统计特征如对比度、相关性、能量和熵等来描述颜色纹理信息。
除了以上方法，还可以利用机器学习和深度学习模型进行高光谱颜色特征提取。
通过训练模型，可以学习到高光谱图像中的颜色特征表示，从而进行分类、检测等任务。
综上所述，高光谱颜色特征提取是通过计算颜色直方图、颜色矩、颜色共生矩阵等方法来提取高光谱图像中的颜色信息，用于图像分析和处理任务。
高光谱影像特征选择与提取 完整ppt课件
完整编辑ppt
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。
完整编辑ppt
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。
完整编辑ppt
23
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。
完整编辑ppt
24
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。
完整编辑ppt
32
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。
完整编辑ppt
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
完整编辑ppt
9
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。
完整编辑ppt
10
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。
感谢观看
THANKS
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
在此添加您的文本17字
一种基于矩阵分解的特征提取方法
在此添加您的文本16字
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。
在此添加您的文本16字
揭示数据的主要特征结构
在此添加您的文本16字
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。
《高光谱检测技术》课件
根据分类和识别的需要，选择出对目 标敏感的特征，去除冗余和无关的特 征。
分类与识别技术
01
监督分类
利用已知样本的训练集进行分类 器的训练，对未知样本进行分类 。
02
03
无监督分类
目标识别
根据像素间的相似性进行聚类分 析，将未知样本划分为若干个类 别。
利用提取的特征和分类器对高光 谱图像中的目标进行识别和定位 。
高光谱检测技术的展望
技术创新与突破
随着科技的不断进步，未来高 光谱检测技术有望在硬件设备 、数据处理算法等方面取得突 破，提高检测精度和效率。
应用领域拓展
目前高光谱检测技术主要应用 于农业、环境监测等领域，未 来有望拓展至医疗、安全等领 域，为更多行业提供技术支持 。
标准化和规范化发展
未来高光谱检测技术将逐步建 立统一的标准化和规范化体系 ，提高数据可比性和可重复性 ，促进技术交流和应用。
数据处理难度
高光谱数据具有高维度、高噪声、高冗余等特点，导致数据处理难度 较大，需要高效的数据处理算法和强大的计算能力。
成本高昂
高光谱检测设备成本较高，普及难度较大，目前主要应用于科研和高 端领域。
标准化和规范化不足
目前高光谱检测技术缺乏统一的标准化和规范化，不同设备间数据可 比性和可重复性有待提高。
情报收集
高光谱技术可以获取地 面目标的详细信息，如 车辆型号、建筑材料等 ，为军事行动提供情报 支持。
战场监测
高光谱技术可以对战场 环境进行实时监测，包 括空气质量、有毒气体 等指标，保障部队的安 全行动。
05
高光谱检测技术的挑战 与展望
高光谱检测技术的挑战
技术复杂性
高光谱检测技术涉及多个学科领域，如光学、光谱学、计算机科学等 ，技术复杂性较高，需要专业人员操作和维护。
高光谱特征提取模板54页PPT
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪Leabharlann 28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
54
16、云无心以出岫，鸟倦飞而知还。 17、童孺纵行歌，斑白欢游诣。 18、福不虚至，祸不易来。 19、久在樊笼里，复得返自然。 20、羁鸟恋旧林，池鱼思故渊。
高光谱特征提取模板
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭