高光譜遙感有哪些類別?高光譜遙感精細(xì)分類
發(fā)布時間:2024-02-29
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高光譜遙感是近年來快速發(fā)展的遙感技術(shù),其通過獲取地物光譜信息,實(shí)現(xiàn)對地物的精細(xì)分類和識別。那么,高光譜遙感有哪些類別呢?本文簡單介紹了高光譜遙感精細(xì)分類。?在遙
高光譜遙感是近年來快速發(fā)展的遙感技術(shù),其通過獲取地物光譜信息,實(shí)現(xiàn)對地物的精細(xì)分類和識別。那么,高光譜遙感有哪些類別呢?本文簡單介紹了高光譜遙感精細(xì)分類。
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在遙感分類中,地物(特別是植被)類型豐富且光譜相似,高光譜數(shù)據(jù)相對于多光譜數(shù)據(jù)具有較高的光譜分辨率,能夠更為全面、細(xì)致的獲取地物光譜特征及其差異性,從而大幅度提高地物分類的類別精細(xì)度和準(zhǔn)確度。
但是,高光譜遙感精細(xì)分類中主要存在以下問題:第一、高光譜數(shù)據(jù)成百上千的光譜波段帶來了巨大的運(yùn)算量,分類Hughes現(xiàn)象不容忽視,而且對監(jiān)督分類中訓(xùn)練樣本的需求也大幅增加;第二、隨著傳感器空間分辨率的提高,分類結(jié)果中椒鹽噪聲嚴(yán)重影響分類結(jié)果的應(yīng)用。
針對數(shù)據(jù)冗余問題,Shang等人(2015)提出了基于植被特征庫構(gòu)建與優(yōu)化的植被分類策略,綜合利用原始光譜特征、空間特征及植被生化參量敏感的光譜特征指數(shù)構(gòu)建植被特征庫,基于類對可分性(CPS)對植被特征庫光譜維優(yōu)化,主要指標(biāo)為
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式中,B為Bhattachryya距離,ui和uj分別是類別i與類別j圖像變量的均值矢量,Ci和Cj分別是類別i與類別j在波段子集上的協(xié)方差矩陣。
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式中,JM為J-M距離,p(x/Wi)為條件概率密度,也就是第i個像元屬于第Wi個類別的概率。
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式中,OIF(Optimum Index Factor)為最優(yōu)索引因子,i和j為波段號,Si為第i個波段的標(biāo)準(zhǔn)差,Rij為第i個波段與第j個波段的相關(guān)系數(shù),n為從總的波段N中選擇的波段數(shù),1≤n≤N。
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此外,還提出基于鄰域光譜角距離的植被特征庫空間維優(yōu)化方法,對空間維進(jìn)行濾波優(yōu)化的同時,充分利用了植被光譜維特點(diǎn)。在有訓(xùn)練樣本的情況下,該算法可基于訓(xùn)練樣本自動選定閾值進(jìn)行計算,在無訓(xùn)練樣本的情況下,也可以根據(jù)用戶手動設(shè)置閾值進(jìn)行計算。
半監(jiān)督分類算法同時利用了少量已標(biāo)記樣本和大量未標(biāo)記樣本,大幅度降低了分類器對已標(biāo)記樣本的需求,對高光譜遙感數(shù)據(jù)的小樣本分類具有重要意義。利用直推支持向量機(jī)的方法進(jìn)行樣本增量,可實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督學(xué)習(xí)過程(Gomez-Chova等,2008;Tuia和Camps-Valls,2011),也可通過基于主動學(xué)習(xí)策略的樣本增量方法對高光譜影像進(jìn)行半監(jiān)督分類(Di和Crawford,2011;Li等,2011;Patra和Bruzzone,2012)。
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尚坤提出了基于光譜角距離—?dú)W氏距離雙重判定的漸進(jìn)直推支持向量機(jī)(SAD/ED-PTSVM)分類算法,有效利用高光譜數(shù)據(jù)的光譜維信息,降低未標(biāo)記樣本的誤標(biāo)記概率,進(jìn)而降低標(biāo)簽重置帶來的時間成本,并有效簡化了傳統(tǒng)直推支持向量機(jī)的參數(shù)設(shè)置,提高分類效率。
此外,提出結(jié)合混合像元分解進(jìn)行主動學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)(SUAL-SVM)分類方法,有效提高分布較少的植被類別的識別精度,利用更少的標(biāo)記樣本實(shí)現(xiàn)更高的總體分類精度,有效減輕樣本標(biāo)記工作量,減少分類器樣本訓(xùn)練所需時間。
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在基于植被特征庫構(gòu)建與優(yōu)化的植被精細(xì)分類基礎(chǔ)上,引入面向?qū)ο蟮姆椒ㄒ詼p弱椒鹽噪聲對分類結(jié)果的影響,提出了基于植被特征庫構(gòu)建和面向?qū)ο蟮陌氡O(jiān)督分類方法(Zhang等,2016b),經(jīng)過PHI航空高光譜數(shù)據(jù)的驗(yàn)證表明,該方法可得到較高的分類精度。
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