基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析
高光谱遥感图像分类方法综述
高光谱遥感图像分类方法综述张蓓（长安大学理学院陕西·西安710064）摘要高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域，受到国内外的广泛关注。
而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容。
文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法，并对每种方法作简要介绍。
关键词高光谱遥感图像处理分类中图分类号：TP751文献标识码：A1高光谱遥感的简介高光谱遥感技术是上世纪80年代发展起来的一种新兴的遥感技术，高光谱遥感利用很多窄的电磁波段（通常波段的宽度小于10nm）从感兴趣的物体中获取图像数据，一般它是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，设置了几十甚至几百个连续波段，其光谱分辨率可高达纳米（nm）数量级。
由于许多地表物质的吸收特性仅表现在20~40nm的光谱分辨率范围内，高光谱遥感图像可以识别在宽波段遥感中不可探测的物质。
现在，遥感应用领域也更加拓宽，涉及全球环境，土地利用，资源调查，自然灾害，以及星际探测等方面。
遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。
2高光谱遥感图像的分类方法依据是否使用类别的先验知识，可分为监督分类和非监督分类。
2.1非监督分类非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律，随其自然地进行盲目的分类；其分类的结果，只是对不同类别达到了区分，但并不确定类别的属性；其类属是通过事后对各类的光谱响应曲线进行分析，以及与实地调查数据相比较后确定的。
非监督分类主要的方法有K-均值聚类，ISODATA分类等。
K均值分类方法属于动态聚类法,其假定被用来表示样本空间的聚类中心的个数是预先知道的,这种假定本身在某种程度上限制了这一类方法的利用,它使聚类域中所有样本到聚类中心的距离平方和最小，这是在误差平方和准则的基础上得到的。
K均值分类方法简便易行。
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。
光谱空间组合稀疏表示分类算法
光谱空间组合稀疏表示分类算法光谱空间组合稀疏表示分类算法，是一种基于计算机视觉技术的分类算法。
该算法基于光谱数据，通过计算光谱特征的稀疏表示，实现了对不同物体的分类。
光谱空间组合稀疏表示分类算法主要是针对遥感图像分类，其核心是光谱组合和稀疏表示。
光谱组合的基本思想是通过线性组合不同光谱波段来获取更高维度和更多样化的信息，从而提高光谱特征的表示能力。
而稀疏表示则是通过一组稀疏系数来表示观测数据，以降低特征维度和模型复杂度，提高模型的鲁棒性。
在光谱空间组合稀疏表示分类算法中，光谱组合的方法有很多种，比如PCA（主成分分析）、ICA（独立成分分析）、LDA（线性判别分析）、LLE（局部线性嵌入）等。
其中，PCA是一种无监督方法，通常用于降低光谱维度，而LDA是一种有监督方法，常常用于提取具有差异性的特征。
至于稀疏表示，目前较为流行的是基于L1范数的稀疏编码方法和基于低秩约束的矩阵补全方法。
在实际应用中，光谱空间组合稀疏表示分类算法还需要结合机器学习方法进行分类。
经过处理后的光谱特征数据，可以被构造成训练集和测试集。
基于这些数据，我们可以使用支持向量机（SVM）、决策树、K最近邻（KNN）等机器学习方法，训练分类器并在测试集上进行分类性能评估。
实际上，光谱空间组合稀疏表示分类算法已经在许多领域获得了成功的应用。
例如，高分辨率遥感图像分类、医学图像分类、文本分类等领域。
其中，高分辨率遥感图像分类是光谱空间组合稀疏表示分类算法应用最广泛的领域之一，因为该算法通过利用不同波段的光谱信息，可以区分出不同表面的材料，如建筑物、草地、水体等。
而医学图像分类和文本分类方面，光谱空间组合稀疏表示分类算法也已经被证明有着良好的分类性能。
总之，光谱空间组合稀疏表示分类算法是一种基于光谱数据的分类算法，基于光谱组合和稀疏表示的思想，通过结合机器学习方法，实现了对不同物体的分类。
该算法在一系列领域的应用也取得了许多成功。
高光谱遥感图像处理技术研究及应用
高光谱遥感图像处理技术研究及应用高光谱遥感图像处理技术是一种新兴的研究领域，它可以对大量数据进行快速处理和分析。
在许多应用领域中，高光谱图像处理技术一直处于领导地位，如农业、地质学、环境保护和医疗保健等。
本文将探讨高光谱遥感图像处理技术的原理、应用以及未来的发展方向。
一、高光谱遥感图像处理技术原理高光谱遥感图像处理技术是一种能够获取大量信息的遥感图像处理技术。
它通过遥感探测器获取的光谱波段数据来判断图像的特征。
与传统的遥感图像技术不同，高光谱遥感图像技术可以获取图像红、绿、蓝以外的更多光谱波段数据，从而能够更加深入的了解图像的石景和特性。
对于一张高光谱遥感图像，通常包含了许多不同的光谱波段。
这些波段数据需要经过预处理和校正才能进行有效的分析。
预处理包括光谱归一化、波段筛选、噪声过滤和图像增强等步骤。
经过这些处理后，我们可以进行图像分类和聚类分析等操作。
最终得到的分析结果可以被应用到许多领域。
二、高光谱遥感图像处理技术应用2.1 农业高光谱遥感图像处理技术已经在农业领域中得到了广泛的应用。
通过对农田图像的分析，可以确定农田中各种作物的生长状态，土壤质地和含水量等指标。
这种分析方法可以帮助农民优化施肥、节约用水和改善种植条件。
高光谱遥感图像处理技术在农业领域中具有很高的研究和实践价值。
2.2 地质学高光谱遥感图像处理技术在地质学领域中也有着重要的应用。
通过对地质矿产图像的分析，可以识别出地下矿物质的类型、含量以及矿区的分布情况。
这种分析方法可以帮助地质工作者更好的开展矿产勘探和资源开发。
2.3 环境保护高光谱遥感图像处理技术在环境保护中也有很重要的应用。
通过对大气和水环境图像的分析，可以判断出污染源和污染物的种类，从而确定环境保护的重点处理区域。
这种分析方法可以帮助环境保护部门更好地进行环境治理和污染监测工作。
2.4 医疗保健高光谱遥感图像处理技术在医疗保健领域中也有着广泛的应用。
通过对医学图像的分析，可以确定人体组织的类型、结构和病变情况。
基于光谱数据的遥感分类算法研究
基于光谱数据的遥感分类算法研究光谱数据在遥感图像分类中具有重要作用，可以提供地物的光谱特征，帮助确定地物类型。
因此，基于光谱数据的遥感分类算法的研究成为了当前遥感图像处理领域的热点问题。
遥感图像分类是指通过对遥感影像中的像元进行分类，将其归类为不同的地物类别。
基于光谱数据的遥感分类算法主要依赖于不同地物类别在光谱特征上的差异。
这些差异可以通过对光谱数据进行分析和处理来提取。
在基于光谱数据的遥感分类算法研究中，常用的方法包括传统的最大似然估计、支持向量机、决策树和人工神经网络等。
这些算法在处理遥感图像分类问题时，都能根据样本数据的光谱信息进行分类。
最大似然估计是一种传统的统计学方法，通过估计不同类别的概率密度函数，然后使用贝叶斯决策理论对像元进行分类。
在光谱数据分类中，最大似然估计通过建立不同类别的光谱特征分布模型，利用样本数据来估计参数，从而实现对像元的分类。
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，在光谱数据分类中也得到了广泛应用。
SVM基于结构风险最小化理论，通过构建高维特征空间将样本进行线性或非线性分类。
在光谱数据分类中，SVM可以通过将光谱特征映射到高维空间，构建超平面来实现不同地物类别的分类。
决策树是一种基于树结构的分类方法，其主要思想是通过一系列的决策节点和叶节点来实现对样本的分类。
在光谱数据分类中，决策树可以通过分析光谱数据的各个波段的像元值，构建树结构来实现对地物类别的分类。
人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元结构和功能的数学模型，可以通过各个神经元之间的连接权重和阈值来实现对样本的分类。
在光谱数据分类中，人工神经网络可以通过学习样本数据的光谱特征和对应的类别信息，从而建立一个能够准确分类的模型。
除了以上提到的算法，还有一些新的算法也被引入到基于光谱数据的遥感分类中。
比如，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在遥感图像分类中取得了重要的突破。
CNN可以通过多层卷积和池化操作，自动学习光谱数据中的特征，并实现对地物的分类。
基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类
基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类
何同弟;李见为
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2013(35)9
【摘要】针对多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题,从稀疏表示基本理论出发建立了一个基于自适应稀疏表示的高光谱分类模型.利用训练样本构建字典,聚类每一步迭代所产生的余项,将聚类中心作为新的字典原子,然后将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合,令字典能够更适应于样本的稀疏表示.利用华盛顿地区的HYDICE高光谱遥感数据进行试验,并且与主成分分析、线性鉴别分析、支持向量机、神经网络算法进行比较,结果表明,该算法的总体分类精度比其他算法提高了约12％,有效提高了高光谱影像的分类精度.
【总页数】5页(P1994-1998)
【作者】何同弟;李见为
【作者单位】重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆400044;河西学院物理与机电工程学院,甘肃张掖734000;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆400044
【正文语种】中文
【中图分类】TH691.9
【相关文献】
1.基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类 [J], 宋相法;焦李成
2.基于自适应脊波网络的高光谱遥感图像分类 [J], 孙锋利;何明一;高全华
3.基于自适应核联合稀疏表示的多特征高光谱图像分类 [J], 张会敏;杨明;吕静
4.基于紧耦合像元的自适应增强类内稀疏表示高光谱图像分类 [J], 陈善学;桂成名;王一宁
5.基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析 [J], 韩雪
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基于超像素的高分辨率遥感图像分类算法
基于超像素的高分辨率遥感图像分类算法
龚波涛;朱琦锋;季彤天;王辉
【期刊名称】《电脑知识与技术:学术版》
【年(卷),期】2021(17)36
【摘要】为了实现输电线路的合理、高效规划,如何准确、快速地进行遥感图像的地表覆盖物分类是值得研究的问题。
该文针对高分辨率遥感图像地表覆盖物分类问题,提出了一种基于超像素的方法,其相对于基于像元的方法,减少了椒盐噪声,效率更高,有利于后续的GIS应用。
该方法分为图像分割、特征提取、图像分类三个步骤。
首先,通过SLIC算法将遥感图像划分为若干个大致均匀的超像素;接着,对超像素的
颜色特征、纹理特征进行特征提取;最后,将提取出的超像素特征作为随机森林算法
的输入,对超像素进行分类。
该文使用提出的方法在泰日线遥感图像上进行测试,取
得了有效的结果。
【总页数】5页(P10-13)
【作者】龚波涛;朱琦锋;季彤天;王辉
【作者单位】国网上海市电力公司工程建设咨询分公司;同济大学电子与信息工程
学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.基于“双模型”的高分辨率遥感图像分类算法
2.基于多标记像素匹配的高分辨率遥感图像道路提取
3.一种基于超像素分割的遥感图像道路提取方法
4.一种基于超像素分割的遥感图像道路提取方法
5.基于超像素条件随机场的遥感图像变化检测
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高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究遥感技术已经成为了现代地球科学中不可或缺的一部分，这种技术通过对地球表面的各种信息进行多波段、多角度、多时相的采集和处理，可以形成一系列高分辨率遥感图像。
其中，高光谱遥感图像是一种获取地表物质高光谱信息的遥感技术，这种技术可以获取大量的物质光谱信息，为我们研究地球科学和环境变化提供了重要的数据来源。
在高光谱遥感图像中，物质对不同波长的电磁辐射的反射和吸收的不同程度是其与众不同的特性。
由于不同的物质对不同波段的辐射产生的反应不同，固有光谱和在远距离上的高光谱遥感图像可以很好地区分不同物质。
在高光谱遥感图像研究中，特征提取和分类算法是研究的两个重要方面。
因此，本篇文章将探讨高光谱遥感图像的特征提取和分类算法的研究进展和应用现状。
一、特征提取在高光谱遥感图像中，特征提取是一项至关重要的技术。
特征提取的主要任务是将高光谱遥感图像中每个像元的光谱信息转化成低维空间的特征，以减少信息冗余和处理量，同时保留物体空间分布和分类信息。
常用的特征提取方法包括如下几种。
1. 主成分分析（PCA）PCA是一种线性变换的方法，可以将高维空间中的数据降维到低维度的特征空间。
在高光谱遥感图像中，PCA方法可以对数据矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的主特征向量。
这些主成分可以描述遥感图像的大部分空间信息，对于多波段数据的降维处理非常有效。
2. 独立成分分析（ICA）ICA是一种非线性变换的方法，可以将遥感图像中的光谱信息进行分离和隔离，从而得到更加明确的光谱信息。
在高光谱遥感图像中，ICA可以对数据矩阵进行特征值分解，找到可以独立分离的成分。
这些成分可以帮助我们更好地理解高光谱遥感图像中的光谱结构，并提高物体检测和分类的准确率。
3. 小波变换（WT）WT是一种非平稳信号的频域分析方法，可以用于多尺度分析和特征提取。
在高光谱遥感图像中，WT可以将数据矩阵分解为一组小波系数，这些系数可以反映不同尺度下的物体信息。
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基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析
高光谱遥感图像是一种可以提供丰富光谱信息的遥感技术，通过对地物的特征进行更
加详细和精确的分析和分类。
在高光谱图像分类中，传统的方法通常采用像元级别的特征
提取和分类，但这种方法存在着信息冗余和丢失的问题。
为了解决这一问题，近年来，基
于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类成为了研究的热点。
本文将从超像素、稀疏表示
和高光谱遥感图像分类三个方面对基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理进行分析。
一、超像素
超像素（superpixel），指的是在像素级别上将图像分割成具有相似统计特征的区域，其主要目的是减少图像的冗余信息和复杂度。
超像素相比于传统的像元能够更好地表达图
像中的纹理和结构信息，同时减少了计算量。
超像素的形成一般包括两个步骤：通过对图
像进行分割，形成具有相似特征的小区域；通过合并相邻的小区域形成超像素。
在高光谱图像分类中，使用超像素的主要原因是图像中的像元级别的数据量庞大，在
特征提取和分类过程中计算量大，而超像素能够将图像分割成几十甚至上百个区域，大大
减少了计算量，同时能够更好地保留图像的纹理和结构信息。
二、稀疏表示
稀疏表示（sparse representation）是一种数据表示方法，通过用尽可能少的非零系数近似表达原始数据。
在高光谱图像分类中，通常采用字典学习的方法，将原始数据表示
为一组基向量的线性组合，进而实现特征提取和分类。
稀疏表示的核心思想是寻找一个能
够尽可能少地表示原始数据的系数矩阵，即让系数矩阵尽可能地稀疏。
稀疏表示在高光谱图像分类中的应用主要体现在特征提取和分类两个方面。
在特征提
取方面，通过对超像素区域进行稀疏表示，可以得到更加紧凑和抽象的特征表示，减少了
冗余信息的影响，提高了分类的准确性。
在分类方面，通过对超像素区域进行稀疏表示，
可以得到更加稀疏的特征向量，减少了特征的维度，同时提高了分类的速度和效率。
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类主要包括以下几个步骤：对高光谱图像进
行超像素分割，将图像分割成具有相似统计特征的区域；对超像素区域进行特征提取，采
用稀疏表示的方法得到紧凑且具有抽象性的特征表示；采用分类算法对提取的特征进行分类，将图像中的像素分为不同的类别。
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类是一种新型的图像分类方法，其核心思想
是通过对超像素区域进行特征提取和分类，能够更加准确和快速地对高光谱图像进行分类。
随着研究的深入和发展，相信基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类将会在应用中得
到更加广泛的应用。