09高光谱特征提取讲解
高光谱特征波段提取方法
高光谱特征波段提取方法
高光谱遥感技术是利用高光谱传感器对地物反射、辐射和吸收的光谱信息进行采集和处理的技术。
高光谱遥感技术具有高精度、高分辨率、高空间分辨率等优点，是地球观测和环境监测的重要手段。
在高光谱遥感技术中，特征波段的提取是非常重要的。
特征波段是指在高光谱数据中具有较高信息量和反映地物特征的波段。
特征波段的提取可以帮助我们更准确地进行地物分类、光谱反演和物理参数估计等工作。
目前，针对高光谱数据的特征波段提取方法有很多种，包括互信息、信息增益、最大信息系数、相关系数等。
其中，最大信息系数方法是目前被广泛应用的一种特征波段提取方法。
该方法利用信息论中的最大信息系数原理，通过计算不同波段之间的相关度，来确定具有最大信息量的波段。
除此之外，还有一些基于统计学方法和机器学习方法的特征波段提取方法，如主成分分析、线性判别分析、支持向量机等。
这些方法在特征波段提取方面具有一定的优势和适用性。
总之，特征波段的提取是高光谱遥感技术中非常重要的一步。
各种提取方法具有各自的优势和适用性。
在实际应用中，我们需要根据具体问题和数据特点选择合适的方法，以获得更准确、更可靠的结果。
- 1 -。
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化高光谱遥感图像是一种获取地面物体反射光谱信息的重要数据源。
在资源环境监测、农业生产、城市规划等领域，高光谱遥感图像的特征提取与分类算法优化具有重要意义。
本文将重点探讨高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化的方法和技术。
一、高光谱遥感图像的特征提取方法在高光谱遥感图像中，每个像素点包含多个波段的光谱信息，因此特征提取主要是从光谱、空间和纹理等多个方面进行。
以下介绍几种常用的特征提取方法：1. 光谱特征提取：光谱特征提取是指通过分析各个波段的光谱反射率，获取区分不同地物的特征。
常用的方法有平均光谱曲线、光谱强度、光谱比值等。
可以利用统计学方法或者光谱分解等技术进行光谱特征提取。
2. 空间特征提取：空间特征提取是指通过分析高光谱图像像素点之间的空间关系，提取地物的空间分布特征。
常用的方法有纹理特征、空间模式指数等。
可以利用滤波器、卷积操作、灰度共生矩阵等技术进行空间特征提取。
3. 纹理特征提取：纹理特征提取是指通过分析高光谱图像中地物表面纹理的特征，提取地物的纹理信息。
常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
可以通过计算纹理特征的统计值或者采用机器学习方法进行纹理特征提取。
以上是高光谱遥感图像中常用的特征提取方法，通过综合运用各种方法，可以获得更多的特征信息，提高特征提取的准确度和鲁棒性。
二、高光谱遥感图像的分类算法优化高光谱遥感图像分类是指将图像中的每个像素点划分到不同类别中，以实现对地物的识别和分类。
分类算法的优化可以提高分类的准确性和效率。
以下介绍几种常用的优化算法：1. 监督分类算法优化：监督分类算法是指在训练样本的基础上，通过对特征进行提取和选择，利用统计学或模型建立分类器，实现对遥感图像进行分类。
常用的监督分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
通过优化特征选择、样本分布策略和分类器参数等方面，可以提高分类的准确性。
高光谱图像特征提取方法的研究与应用
高光谱图像特征提取方法的研究与应用一、引言高光谱图像是一种具有连续光谱信息的遥感图像，其特点是波段数量多且连续。
高光谱图像的分析和处理旨在提取图像中的有效特征，以实现对地物分类、目标检测和环境监测等应用。
本文旨在综述当前高光谱图像特征提取方法的研究进展，并探讨其在实际应用中的潜力。
二、高光谱图像特征提取方法1. 光谱特征提取方法光谱特征提取是高光谱图像分析的基础，通过利用图像中不同波段的光谱信息来揭示地物的特征。
常见的光谱特征提取方法包括像元光谱特征、平均光谱特征和主成分分析等。
像元光谱特征是指通过对图像中单个像素的光谱进行分析，来获取地物光谱特征的方法。
平均光谱特征则是对图像中某一区域内的像素光谱进行求平均，以得到该区域的光谱特征。
2. 空间特征提取方法除了光谱信息外，高光谱图像还包含丰富的空间信息。
因此，空间特征提取方法在高光谱图像处理中也起着重要的作用。
常见的空间特征提取方法包括纹理特征提取和形状特征提取。
纹理特征提取通过分析地物的纹理分布来揭示其特征。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）和小波变换等。
形状特征提取则通过对地物的外形进行分析，以提取地物的形状特征。
3. 混合特征提取方法为了更准确地描述地物的特征，研究者们也提出了混合特征提取方法，将光谱特征和空间特征相结合。
例如，光谱–空间特征提取方法可以通过光谱相似性和空间相似性来同时描述地物的特征。
此外，也有研究者提出了基于深度学习的特征提取方法，通过深度神经网络模型自动学习并提取高光谱图像中的特征。
三、高光谱图像特征提取方法的应用高光谱图像特征提取方法在许多领域中都有广泛的应用，下面分别介绍其中的几个应用场景。
1. 地物分类地物分类是高光谱图像处理中的重要应用之一。
通过提取地物的光谱特征、纹理特征和形状特征，可以将高光谱图像中的地物按照类别进行分类。
这在土地利用监测、环境保护和农业管理等领域中都有重要的作用。
2. 目标检测高光谱图像中的目标检测是指通过提取图像中目标的特征，以实现对目标的自动识别和检测。
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。
高光谱遥感图像的特征提取方法研究
高光谱遥感图像的特征提取方法研究近年来，高光谱遥感技术在农业、环境、地质等多个领域得到了广泛应用。
在高光谱遥感图像的应用中，特征提取是必不可少的一个环节。
因此，研究高光谱遥感图像的特征提取方法具有重要的实际意义。
一、高光谱遥感图像的特点高光谱遥感图像是由数百个连续的光谱波段组成的，与普通的遥感图像相比，其具有以下三个特点：1. 信息量大：高光谱遥感图像的光谱波段数量远高于传统遥感图像，因此包含的信息量更加丰富。
2. 相关性强：由于高光谱遥感图像的连续光谱波段，各个波段之间存在很强的相关性，需要对波段进行融合处理。
3. 噪声影响大：高光谱遥感图像的波段数量多、像元数量大，因此在采集和处理过程中容易受到噪声影响。
二、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方法包括两方面：空间特征提取和光谱特征提取。
1. 空间特征提取空间特征提取是指从高光谱遥感图像中提取的与空间位置有关的特征，包括纹理、形状、结构等特征。
常用的空间特征提取方法有以下几种：（1）局部二值模式（LBP）LBP是一种纹理特征提取方法，主要适用于灰度图像。
通过比较像素点与其周围邻域像素点的数值大小，将其二值化，并将结果编码为一个二进制数，从而得到特征向量。
LBP能够有效地刻画纹理特征，广泛应用于高光谱图像的分类、识别等方面。
（2）小波变换小波变换是一种基于多尺度分析的方法，能够将图像分解为不同尺度的子带，从而获得图像的多尺度特征。
在高光谱遥感图像中，采用小波变换进行图像滤波和去噪处理，能够显著提高图像质量和减少数据冗余。
（3）形状特征形状特征是指从高光谱遥感图像中提取的物体形状和结构信息。
常用的形状特征有面积、周长、长宽比、圆度、伸展度等。
形状特征的提取能够对高光谱图像进行形状分类和目标检测等方面的应用。
2. 光谱特征提取光谱特征提取是指从高光谱遥感图像中提取的光谱信息，包括波段反射率、波段比值、特征波段等。
常用的光谱特征提取方法有以下几种：（1）主成分分析（PCA）PCA是一种基于统计学原理的线性变换方法，通过将图像数据投影到主成分空间中，实现降维和数据压缩的目的。
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;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》
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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)]
高光谱图像处理中的特征提取算法研究
高光谱图像处理中的特征提取算法研究高光谱图像处理是一门重要的计算机视觉学科，它应用于多个领域，如遥感、医学图像分析、环境监测等，具有广阔的应用前景。
在高光谱图像处理中，特征提取是一个重要的环节，它可以将高维的光谱数据转换为低维的特征向量，从而方便后续的分类、识别和目标检测等任务。
本文将介绍目前常用的高光谱图像特征提取算法和它们的应用。
一、高光谱图像的特征提取方法1.光谱反射率法光谱反射率法是一种最简单的高光谱图像特征提取方法，它直接使用每个波段上像素的光谱反射率作为特征向量。
这种方法的优点是简单易用，但缺点是它只考虑了光谱信息，没有考虑空间信息，因此不适用于要求空间分辨率较高的任务。
2.主成分分析法主成分分析法是一种经典的线性降维方法，它可以将高维的光谱数据降至低维的空间，同时保留尽量多的信息。
这种方法的基本思想是通过找到数据的主方向，将原始数据映射到新的坐标系中，从而得到新的特征向量。
主成分分析法可以用于特征降维、去噪等任务，但它不擅长提取非线性的特征，难以应对高光谱图像中存在的非线性信息。
3.小波变换法小波变换是一种广泛应用于信号处理和图像处理的方法，它可以将信号分解成多个尺度和频率的分量。
在高光谱图像处理中，小波变换可以用于特征提取和分类等任务。
它的优点是能够处理非线性的特征，同时排除噪声的影响，但缺点是计算复杂度较高。
4.稀疏表达法稀疏表达是一种基于字典的特征提取方法，它可以将原始数据表示为一组字典矩阵中的稀疏线性组合。
在高光谱图像处理中，稀疏表达法可以用于特征提取、维度约束和噪声去除等任务。
稀疏表达的优点是能够自适应地学习到数据的特征，同时可以通过控制稀疏性来限制特征的数量。
它的缺点是需要预先确定字典矩阵的大小和样本数量。
5.深度学习方法深度学习是一种基于人工神经网络的大规模机器学习方法，它可以自适应地学习到数据的特征，从而提高模型的分类和识别能力。
在高光谱图像处理中，深度学习方法可以用于超像素分割、目标检测等任务。
高光谱遥感影像的特征提取与分类研究
高光谱遥感影像的特征提取与分类研究一、引言高光谱遥感影像是一种独特的遥感技术，可以提供超越可见光和红外光谱的光谱信息。
这种技术已经成功地应用于土地覆盖、作物类型、污染探测和自然灾害等领域。
高光谱遥感影像的特征提取和分类是高光谱遥感影像研究的重要问题，本篇文章将着重探讨如何应用特征提取和分类算法来处理高光谱遥感影像。
二、特征提取1. 光谱特征提取由于高光谱遥感数据包含数百个光谱波段，而每个波段的信息都能提供有关地物的一些特征。
为了提取有效的特征，通常使用Principal Component Analysis(PCA)或Independent Component Analysis(ICA)等算法对原始数据进行处理，这些算法将高光谱数据转换为更少的特征向量，从而减少对分类器的要求。
2. 空间特征提取在高光谱图像中，地物通常具有不同的空间形状和尺寸。
因此，利用地物的空间信息可以加强分类的准确性。
目前空间特征提取的方法主要包括对象平均有多少面以及周长、位置以及形状。
三、分类研究1. 传统分类方法传统的分类方法包括最小距离分类器、决策树分类器、支持向量机(SVM)分类器等。
这些分类方法不仅简单易用，而且在分类准确性和计算速度上都很有优势。
然而，这些分类器在处理高光谱数据时，有时会遇到纬度字符高维的问题，因此分类精度可能不很高。
2. 使用深度学习进行分类深度学习是近年来兴起的机器学习技术，根据数据构建多层次特征表示并进行分类，已经在高光谱数据分类中得到了广泛应用。
常见的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等深度学习模型，可提取特征并分类，具有卓越的精度。
近年来，深度学习发展到诸如Transformer、self-attention等模块时，高光谱数据分类精度甚至超越传统分类方法。
四、结论在本文中，我们概述了高光谱遥感影像的特征提取和分类的最新研究成果。
通过对光谱特征和空间特征的提取，以及采用传统分类方法和深度学习方法等多种分类算法，高光谱遥感影像分类的效果得到了极大的改善。
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
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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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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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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。
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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：
高光谱图像处理中的特征提取与分类算法研究
高光谱图像处理中的特征提取与分类算法研究随着高光谱图像获取技术的不断进步，高光谱图像在农业、环境监测、地质探测等领域得到广泛应用。
然而，高光谱图像数据的数量庞大且复杂，给其处理与分析带来了挑战。
为了充分利用高光谱图像的信息，提高数据的品质和分类准确率，研究者们积极探索各种特征提取与分类算法。
一、特征提取特征提取是高光谱图像处理中的关键一步。
通过特征提取，可以将高维的光谱数据转化为低维特征，从而减少数据的冗余性、突出数据的潜在信息。
常见的高光谱图像特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换、光谱指数等。
1. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的降维方法，通过线性变换将原始高维数据转化为低维的主成分。
主成分分析的基本思想是找到能够最大程度区分样本的线性投影方向。
通过PCA分析，可以提取出图像中的主要光谱信息，并且可以去除大部分无关的冗余信息。
2. 线性判别分析（LDA）线性判别分析是一种经典的分类方法，它不仅保留了投影后样本类间距离的信息，而且还使得同一类样本的投影点尽可能接近。
LDA通过计算类内散布矩阵和类间散布矩阵的特征向量，实现对高维数据进行降维。
3. 小波变换小波变换可以将高光谱图像转换为时间-频率域表示，从而提取出图像的局部特征。
小波变换能够捕捉到光谱数据的局部细节信息，对于高光谱图像的纹理分类和分割具有明显优势。
4. 光谱指数光谱指数是通过对高光谱数据进行数学处理，得到特定波长范围的信息。
常见的光谱指数包括归一化差异植被指数（NDVI）、水体指数（WI）、土壤调查等。
光谱指数可以直观地反映出高光谱图像中植被、土壤、水体等目标的分布情况。
二、分类算法分类算法是高光谱图像处理中的另一个重要环节，它将提取出的特征与已知类别的样本进行训练，然后将训练得到的模型应用于未知样本的分类。
1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的分类方法，通过在特征空间中构造出一个最佳超平面，实现样本的分类。
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。
高光谱遥感影像中的特征提取方法研究
高光谱遥感影像中的特征提取方法研究高光谱遥感技术可以获取遥感图像中不同波长下的反射率光谱，可以提供高维、高分辨率和多特征信息的遥感影像，因此在很多领域有广泛的应用，如地学、环境监测、农业、林业等。
然而，如何从高光谱遥感影像中提取有效的特征信息是遥感图像处理中的核心问题之一。
目前，高光谱遥感影像中特征提取方法主要分为两类：基于光谱信息和基于空间信息的特征提取方法。
本文将从这两个方面分别进行讨论。
一、基于光谱信息的特征提取方法1. 直接阈值法直接阈值法是一种最简单常用的方法，它根据像素的光谱值与给定阈值的比较结果对像素进行二分类。
例如，针对农业等领域中的作物识别问题，根据作物的生长特征，可以将阈值设定在波段为400-700nm范围内的光谱值较高的位置，即可轻松提取出作物区域。
然而，这种方法对于复杂地物的分类效果并不理想，因为它不能够利用光谱间的相关性和相似性信息。
2. 统计学方法基于统计学方法的特征提取方法更加复杂，但可以对高光谱图像进行更有针对性的处理，提高特征提取效果。
例如，常见的PCA（Principal Component Analysis）方法就是一种基于统计学的特征提取方法。
PCA方法可以对高维度的高光谱图像进行降维处理，提取出主要的光谱特征。
通过PCA方法降维之后，遥感影像所占用的存储资源减小，同时降低了计算量和处理时间。
但是，对于多类图像进行分类时，这种方法的分类效果并不理想。
3. 光谱特征法光谱特征法是通过对像元的光谱反射率进行分析得到的特征来进行分类的方法。
例如，常见的谱角法（Spectral Angle Mapper，SAM）就是一种利用光谱特征进行分类的方法。
谱角法可以计算不同光谱波段之间的夹角，然后使用夹角的余弦值，将每个像素向量变形为点到参考向量之间的距离，然后根据距离进行分类。
但是，光谱特征法需要依赖先验知识，需要指定一些样质并选取参考向量，这对于遥感影像处理来说比较困难，且对遥感影像间的非线性变换比较敏感。
09高光谱特征提取讲解
二、基于可分性准则的特征提取原理
《高光谱遥感》
2.4求解映射矩阵
(S
S 1
xw
xb
)
AB
(
AB)
目的是求变换矩阵A，却求出了矩阵 =AB
接下来怎么办？
考察准则函数J1在空间Z和Y中的关系： z BT y
Tr[S
1
zw
S
zb
]
Tr[(
BT
S
yw
B)
1
BT
S
yb
B]
( AB)T x
• 需要进行地面光谱的实地测量
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武汉大学 龚龑
三、高光谱特征提取主要方法
3.4 基于通用光谱模式分解算法
《高光谱遥感》
武汉大学 龚龑
针对
三类
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三、高光谱特征提取主要方法
3.4 基于通用光谱模式分解算法
《高光谱遥感》
矩阵P受两方面因素影响：
• 所考察的基本地物类型 数目由矩阵P的列体现。
• 相应影像波段的波长区间 对地面实测光谱进行归一化处理， 由矩
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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》
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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三、高光谱特征提取主要方法
A.经典PCA B.最小噪声分离法 C.噪声适应主成分法 D.通用光谱模式分解
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
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09高光谱特征提取讲解
高光谱特征提取是指从高光谱图像数据中提取出具有辨别能力的特征，用于分类、聚类、目标检测等高光谱图像分析任务中。
高光谱图像是指在
可见光波段和近红外波段（通常是400-2500nm）内连续采集物体的反射
光谱信息。
相比于普通彩色图像，高光谱图像包含了更丰富的光谱信息，
因此在很多领域有着广泛的应用，比如农业、环境监测、地质勘探等。
高光谱特征提取主要包括以下几个步骤：
1.光谱反射率预处理：对原始高光谱图像进行预处理是第一步，目的
是去除光照影响、噪声等。
通常包括大气校正、辐射校正等处理。
2.光谱特征提取：在预处理后的高光谱图像上，提取能够描述物体光
谱特征的一组特征。
常用的高光谱特征包括统计特征、小波变换、主成分
分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
-统计特征：通过直方图、均值、方差等统计量来描述光谱分布的特性，常用的方法有均值改进提取特征。
-小波变换：使用小波变换对高光谱图像进行频域分析，提取频域特征。
-PCA：通过对样本特征向量的协方差矩阵进行特征值分解，得到一组
主成分，用于描述数据的变异情况。
-LDA：通过最大化类间散度和最小化类内散度，实现对数据进行降维
和分类。
3.特征选择：对提取的高光谱特征进行选择，选择能够最好地区分不同类别的特征。
常用的特征选择方法有相关系数法、信息增益法、最大相关性法等。
4.特征降维：当特征维度过高时，会导致计算复杂度增加、分类效果下降等问题。
因此需要对高维特征进行降维，常用的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
5.分类器构建与训练：根据具体的应用需求，选择适当的分类器，并使用训练样本对其进行训练。
6.特征分类与评估：使用训练好的分类器对测试样本进行分类，计算分类结果的准确性、召回率、精确率等指标来评估分类效果。
除了上述方法外，还有一些其他的高光谱特征提取方法，如光谱相似性匹配、光谱角匹配、地物指数等。
这些方法都是为了从高光谱图像中提取出能够描述物体光谱特征的特征向量，用于后续的分类、聚类、目标检测等任务。
总结起来，高光谱特征提取是高光谱图像分析中非常关键的一步，能够从高光谱数据中提取出具有辨别能力的特征，为后续的任务提供基础。
选择合适的预处理方法、特征提取方法、特征选择和降维方法，可以提高分类效果和计算效率，提高高光谱图像分析的准确性和效率。