高光谱观测数据的自动识别和分类算法
基于Transformer_的高光谱图像分类方法
75Internet Technology互联网+技术一、引言高光谱图像（hyperspetral image，HSI）是通过搭载在不同空间平台上的高光谱传感器，名为成像光谱仪，在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，以数十至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像而形成的图像。
早期的高光谱图像分类方法主要是通过人工提取高光谱图像中的特征，然后利用传统的机器学习方法对HSI 进行分类。
虽然这些方法在一定程度上能够对高光谱图像进行有效地识别和分类，但是需要人工构建特征。
此外，近年来高光谱图像数据呈现出海量增长的趋势，数据的特征维度也越来越高。
研究者们将深度学习技术应用到高光谱图像数据处理中。
这些基于深度学习的方法首先通过深度神经网络，如循环神经网络或卷积神经网络，来提取高光谱图像中的空间信息和光谱信息，然后利用分类器对图像进行分类。
虽然基于CNN 的主流方法能够有效提取高光谱特征，但是由于CNN 的结构，它只能提取局部特征，无法准确有效地捕捉全局特征。
近来，Transformer 在自然语言处理领域取得了巨大的成功，并被应用到计算机视觉任务中。
与基于CNN 的方法相比，Transformer 借助注意力基于Transformer 的高光谱图像分类方法机制，有效地兼顾了局部与全局特征。
本文提出了一种基于Transformer 的高光谱图像分类算法。
首先利用主成分分析（PCA）来对高光谱图像数据进行降维处理，然后将处理后的数据利用空-谱联合特征提取模块（SSRN）来提取高光谱图像的空-谱联合特征，最后采用Visual-transformer（ViT）对于提取后的空-谱联合特征进行分类。
二、相关工作针对高光谱图像研究中的特征提取，国内外学者进行了多方面地研究。
比如，徐沁[1]等人提出新型多尺度特征提取模块及拥有多尺度空谱融合注意力模块的SE-Res2Net。
欧阳宁[2]等人在此基础上提出一种基于多层次空-谱融合网络的高光谱图像分类方法。
利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类
利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类光谱遥感技术是一种非常有用的工具，可以帮助我们了解地球上不同地区的植被分布和种类。
在林木种类研究和分类方面，光谱遥感技术在提供高效准确的数据方面有着巨大的潜力。
本文将介绍利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类的方法和应用。
首先，光谱遥感技术可通过分析不同波段的反射率来识别和分类不同种类的林木。
不同种类的植物具有不同的光谱特性，这些特征能够以数字化形式记录在光谱数据中。
通过比较不同种类植物在不同波段的反射率变化，我们可以得到用于分类的重要特征。
在进行林木分类之前，我们需要采集大量的光谱数据。
这些数据可以通过航空或卫星遥感技术获取。
航空遥感技术使用搭载在航空器上的高分辨率光谱仪，可以获取更为详细和准确的光谱数据。
而卫星遥感技术则能够覆盖更大范围的地区。
通过对这些数据进行处理和分析，我们可以了解不同地区的植被类型和林木种类。
利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类需要一些先验知识。
在开始研究时，我们需要进行地面调查和数据采集，确定不同地区的林木种类和分布情况。
这些数据可以作为训练样本，用于开发分类算法和建立模型。
常用的光谱遥感技术中，最常使用的是多光谱遥感技术。
多光谱遥感数据包含了多个波段的信息，从可见光到红外波段。
这些波段各自对应着不同的光谱特征，可以提供丰富的信息用于分类分析。
通过对多光谱数据进行特征提取和处理，例如主成分分析、线性判别分析和神经网络等方法，可以提取出林木种类分类所需的信息。
除了多光谱数据，高光谱遥感数据也被广泛应用于林木种类研究与分类。
高光谱遥感数据包含更多的波段信息，通常涵盖了可见光和近红外波段。
这种数据可以提供更为详细和精确的光谱特征，能够更准确地识别和分类不同种类的林木。
在利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类时，建立一个准确的分类模型是至关重要的。
在模型的建立中，我们通常使用监督学习算法，例如支持向量机、随机森林和人工神经网络等方法。
这些方法能够根据已知的训练样本进行分类模型的训练和测试，然后将学习到的模型应用于未知数据进行林木种类的分类。
面向高光谱图像的目标检测研究
第44卷第6期航天返回与遥感2023年12月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING45面向高光谱图像的目标检测研究高大化贺昱董宇波*刘丹华李浩勇石光明（西安电子科技大学，西安710071）摘要现有的高光谱目标检测方法是通过逐像素分类而实现，导致了检测速度缓慢。
物体级目标检测的发展为高光谱图像实时目标检测带来了希望。
为了实现实时高光谱图像目标检测，文章提出了一种基于目标检测模型YOLO的卷积神经网络算法。
首先，该算法提出了用多尺度光谱注意力网络（Res2NetSE）来提取空谱特征，能够提升多尺度目标检测效果并能更有效地提取关键波段信息；其次，该算法提出了一个空间增强的特征金字塔模块（Spatial Enhanced FPN，SFPN）用于特征融合，提升了神经网络的感受野和多尺度性能；最后，该算法设计了FIOU（Fantastic IoU）损失函数，提升了预测框定位精度。
实验结果表明，所提出的算法能够有效提取空间域和光谱域信息特征，分别在平均准确率上提升了14.19%、8.01%和5.38%，与现有方法相比表现出更出色的性能。
文章的算法为高光谱图像的物体级目标检测提供了一种有效的解决方案，有望推动高光谱图像分析领域的进一步发展。
关键词光谱注意力特征金字塔高光谱目标检测物体级目标检测高光谱图像处理中图分类号: TP753文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0045-12DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.005Object Detection for Hyperspectral ImagesGAO Dahua HE Yu DONG Yubo*LIU Danhua LI Haoyong SHI Guangming（Xidian University, Xiʹan 710071, China）Abstract Existing hyperspectral image (HSI) target detection methods rely on pixel-wise classification, resulting in slow detection speed. The development of object detection offers hope for real-time HSI target detection. To achieve real-time HSI target detection, this paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN) algorithm based on YOLO. Firstly, the algorithm introduces a multi-scale spectral attention network (Res2NetSE) to extract spectral features, thereby improving multi-scale target detection and effectively capturing critical spectral information. Secondly, the algorithm presents a Spatial Enhanced Feature Pyramid Module (SFPN) for feature fusion, further enhancing the neural network's receptive field and multi-scale performance.Finally, the algorithm designs a Fantastic IoU (FIOU) loss function to enhance the precision of predicted bounding boxes. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively extract spatial and spectral features, achieving performance improvements of 14.19%, 8.01%, and 5.38% in terms of mean average precision (mAP) when compared to existing methods. The proposed algorithm offers an effective solution for real-time object detection in HSIs, with the potential to advance the analysis of HSI further.收稿日期：2023-06-30基金项目：国家重点研发计划项目（2019YFA0706604）；国家自然科学基金（61976169，62293483，62205260）引用格式：高大化, 贺昱, 董宇波, 等. 面向高光谱图像的目标检测研究[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 45-56.GAO Dahua, HE Yu, DONG Yubo, et al. Object Detection for Hyperspectral Images[J]. Spacecraft Recovery &Remote Sensing, 2023, 44(6): 45-56. (in Chinese)46航天返回与遥感2023年第44卷Keywords spectral attention; feature pyramid networks; HSI target detection; object detection; HSI processing0 引言高光谱成像技术是利用成像光谱仪，在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。
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
基于特征提取的高光谱数据分类
大， 而且 相邻 波段 之 间存 在 着 很 强 的相 关 性 ， 因此 ， 如果 将所 有 的原始 数 据 参 加 地 物 分类 运算 ， 分类 在 运算 效率 以及 分类精 度 方面不 一 定能 够显 示 出这种
数据 的优势 ， 时候 还起 到负 面作 用 ， 在 某种 程度 有 这
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４ ８ ． ９ － — —
西北大学学报 （ 自然 科 学 版 ）
第３ ７卷
和类别 的先 验概 率 。
优 化标 准 可定义 为
一
策界 ， 函数 的积 分在 决策 界上进 行 。 中 （ ）目标 为 其 ６
两 类 问题 ， 很 容易 扩展 到多类 问题 。 但
研 究也 表 明转换 到子 空 间的数 据分 布很 接近
统 的遥感数 据 有 了极 大 的增 强 。但 是 ， 于 高光 谱 由
数据 波段 数 多 （ 往 在 １０个 波 段 以 上 ） 数 据 量 往 ０ 、
于高斯分布， 因此可以借助 于一些基于高斯分布模
型的算 法ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ。
１ １ 辨别分 析特 征 提取 Ｄ Ｅ（ ｉ ｒ ｎ ｎ ｎ ｌ ． ＡＦ ｄｓ ｉ ａ ｔ ａ－ ｃ ｍｉ ａ
高分 类器 的效 能 ， 实现 高维遥 感数据 的优 化 处理 和 高效利 用 。 关 键 词 ： 征提 取 ； 特 数据 降 维 ； 高光谱 数据 ； 别分析 ； 策边 界 ； 辨 决 影像 分类 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ０２ ４Ｘ（ ０ ７ ０ 一４ ７ Ｄ ｌ０ ．７ ２ ０ ）３ Ｄ９ 一４ 中 图分 类号 ： Ｐ ５ ． Ｔ７１１
上 也 阻碍 了高光 谱 数 据 的广 泛 应用 。 因此 ， 何 利 如
典型伪装材料高光谱特征及识别方法研究
典型伪装材料高光谱特征及识别方法研究一、引言随着科技的发展和社会的进步，伪装材料的制备、应用和识别技术得到了越来越多的关注。
伪装材料的高光谱特征与识别方法研究成为了研究的热点之一。
本文将重点围绕典型伪装材料的高光谱特征和识别方法展开研究，为相关领域的研究提供一定的参考和借鉴。
二、典型伪装材料的高光谱特征1.仿生材料仿生材料是一种模仿生物体的外形、结构和功能而制成的材料。
在高光谱特征上，仿生材料的光谱反射率与真实生物体的光谱反射率非常相近，因此对于使用高光谱遥感技术进行识别来说具有较高的难度。
2.掩体材料掩体材料是一种可以隐藏目标的材料，通常用于军事领域。
它的高光谱特征表现为在不同波长下的反射率变化较小，使得目标很难在高光谱图像中被正确识别。
3.仿生掩蔽材料仿生掩蔽材料是一种结合了仿生和掩体的特点的材料，具有模拟生物体外表和结构的能力，同时能够隐藏目标的特性。
它的高光谱特征与仿生材料和掩体材料的特征有一定的相似性，但在一些波段上可能有更加复杂的反射率变化。
三、典型伪装材料的高光谱识别方法1.高光谱光谱角度特征识别方法高光谱光谱角度特征识别方法是通过分析目标在不同光谱角度下的反射率变化来识别伪装材料。
该方法主要通过获取目标在不同角度下的高光谱数据，并对数据进行处理分析，从而实现对伪装材料的识别。
2.多波段分类识别方法多波段分类识别方法是通过使用多个波段的高光谱数据对目标进行分类识别。
该方法通过采集目标在不同波段下的高光谱数据，并使用分类算法对数据进行处理分析，从而实现对伪装材料的识别。
3.光谱反射率统计分析方法光谱反射率统计分析方法是通过对目标在不同波长下的反射率进行统计分析来识别伪装材料。
该方法通过对目标在不同波长下的光谱数据进行统计分析，从而实现对伪装材料的识别。
四、典型伪装材料的高光谱识别方法研究案例1.仿生材料的高光谱识别方法研究案例研究人员采集了不同种类的仿生材料在不同波长下的高光谱数据，并使用高光谱光谱角度特征识别方法进行分析。
显微 高光谱
显微高光谱显微高光谱技术是一种通过显微镜和高光谱仪相结合的技术，用于材料和生物体的显微观察和分析。
本文将介绍显微高光谱的原理、应用和未来的发展趋势。
一、原理显微高光谱技术将传统显微镜和高光谱仪相结合，通过显微镜观察样本，并使用高光谱仪获取样本的高光谱数据。
高光谱数据包含了样本在不同波长下的反射、吸收和散射特性，可以提供样本的化学成分、物理性质和结构信息。
二、应用1. 生物医学领域显微高光谱技术在生物医学领域有着广泛的应用。
通过观察生物体的显微结构和获取其高光谱数据，可以实现疾病的早期诊断和治疗。
例如，通过观察细胞的显微结构和测量细胞的荧光强度，可以判断细胞的健康状况，帮助医生进行癌症的早期诊断。
2. 材料科学领域显微高光谱技术在材料科学领域也有着重要的应用。
通过观察材料的显微结构和分析其高光谱数据，可以研究材料的组成、结构和性能。
例如，在光电子器件的研究中，可以通过观察材料的显微结构和分析其高光谱数据，优化材料的光学性能，提高器件的效率。
3. 环境监测领域显微高光谱技术在环境监测领域也有着重要的应用。
通过观察环境样品的显微结构和获取其高光谱数据，可以分析环境样品的污染物含量和种类。
例如，在水质监测中，可以通过观察水样的显微结构和分析其高光谱数据，判断水样中是否存在有害物质，保障水质的安全。
三、发展趋势随着科学技术的不断进步，显微高光谱技术在未来将显示出更大的潜力和发展空间。
1. 多模态影像未来的显微高光谱技术将与其他成像技术相结合，实现多模态影像。
例如，可以将显微高光谱技术与光学相干断层扫描显微镜相结合，同时观察样本的显微结构和表面形貌，进一步提高样本的分辨率和信息丰富度。
2. 实时成像目前的显微高光谱技术需要对样本进行扫描和数据处理，时间较长。
未来的发展趋势是实现实时成像，即在短时间内获取样本的显微结构和高光谱数据，实时观察样本的变化和演化过程。
3. 自动化分析未来的显微高光谱技术将实现自动化分析，即对大量样本进行快速的显微观察和高光谱数据分析。
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35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［11 o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，将表征地物儿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。
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高光谱观测数据的自动识别和分类算法
概述：
高光谱遥感技术是一种获取地物光谱信息的重要途径，可以提供丰富的光谱数据。
然而，高光谱数据的量大、复杂，对手动处理和分析提出了较高的要求。
因此，研究开发高光谱观测数据的自动识别和分类算法已经成为当前遥感领域的热点问题。
一、高光谱数据的特点和意义
高光谱数据是通过遥感技术获取的光谱信息在更多波长上的扩展。
相比于传统
的多光谱数据，高光谱数据更能有效地反映地物的光谱特征。
这使得高光谱数据在环境监测、农业、地质勘查、城市规划等方面具有广泛的应用前景。
二、高光谱数据的自动识别与分类算法研究进展
在高光谱图像的自动识别和分类算法研究中，主要包括特征提取、特征选择和
分类算法三个方面。
1. 特征提取
特征提取是高光谱数据自动识别和分类的关键步骤。
传统的特征提取方法主要
包括统计特征、频域特征、小波变换等。
然而，这些方法可能无法充分挖掘高光谱数据中存在的复杂信息。
因此，研究者提出了一些新的特征提取方法，如多分辨率分析、主成分分析等，以提高分类精度和效果。
2. 特征选择
高维数据中存在大量冗余信息，特征选择旨在从中选择具有代表性的特征。
常
用的特征选择方法有互信息、相关系数等。
此外，一些数据降维方法也可用于特征选择，如主成分分析、线性判别分析等。
3. 分类算法
高光谱数据的自动识别和分类算法有许多种，如支持向量机、随机森林、朴素
贝叶斯等。
不同的方法具有不同的优缺点，研究者们通过比较不同分类算法在高光谱数据上的表现，以寻找最适合的分类算法。
三、高光谱数据的自动识别与分类算法应用
高光谱数据的自动识别与分类算法应用广泛。
以下是一些具体应用案例：
1. 农业领域
通过对高光谱数据的自动识别和分类，可以实现对农作物的快速检测和定量分析。
例如，可以通过监测植物叶片的光谱反射情况，来判断植物的生长状态和养分状况，以便进行精确的施肥。
2. 地质勘查
高光谱数据可以用于地质勘查中矿产资源的快速识别和定量分析。
通过对高光
谱数据进行光谱特征提取和分类，可以准确地找出地下的矿产资源，并为矿产勘探提供方向。
3. 环境监测
通过对高光谱数据的自动识别和分类，可以实现对环境污染源的监测和分析。
例如，可以通过对高光谱数据进行光谱特征提取和分类，来识别出一些环境污染源，如垃圾堆、工业区等，为环保工作提供依据。
四、挑战和未来发展方向
目前，高光谱观测数据的自动识别和分类算法仍然面临一些挑战。
例如，高光
谱数据具有高维、大数据量等特点，对算法的计算效率和准确性提出了更高要求。
此外，由于不同地区的高光谱数据存在差异，算法的鲁棒性和适用性也需要进一步研究。
未来，高光谱观测数据的自动识别和分类算法可以从以下几个方向进行发展：
1. 深度学习算法的应用：利用深度学习算法，对高光谱数据进行自动的特征提取和分类，提高算法的准确性和效率。
2. 多源数据融合：将高光谱数据与其他遥感数据（如激光雷达数据、多光谱数据等）进行融合，提供更全面和准确的地物信息。
3. 跨尺度和跨时空分析：利用跨尺度和跨时空的分析方法，对高光谱数据进行更全面和深入的研究，挖掘更多地物信息。
结论：
高光谱观测数据的自动识别和分类算法在遥感领域具有重要的应用价值。
通过不断改进算法和研究方法，可以更好地利用高光谱数据提供的丰富信息，推动遥感技术的发展和应用。