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      高光譜遙感圖像分類——以海水為例


      色差儀批發網 / 2024-01-12

      高光譜成像技術獲得的高光譜圖像信息龐大,需要進行分類處理才能應用于各個領域。本文以海水為例,簡單介紹了高光譜遙感圖像分類方法。

       

       

      高光譜遙感圖像分類

      1. 高光譜遙感圖像分類原因

      高光譜遙感圖像分類的主要特點在于:

      1)光譜分辨率高,波段眾多,且可以挑選特定的波段來突出特征,進行分類。

      2)數量冗余程度增加,波段相關性高。

      3)hughs現象的存在,樣本數目要求高,且隨著波段增加分類精度反而下降。

      2. 高光譜遙感圖像分類方法

      我們主要介紹三種方式進行有效的高光譜遙感圖像分類:

      1)降維+傳統分類算法

      2)智能化的新分類算法

      3)光譜匹配分類

      我們以第一種方法為例進行分析,特征提取+傳統分類算法。重點在于光譜維特征的提取,即通過映射和變換的方法(如主成分分析PCA,最小噪聲分離變換MNF,小波變換等),把原始模式空間的高維數據變成特征空間的低維數據。然后對特征更集中的低維數據進行傳統分類處理。

      分類器:

      選擇最小距離和最大似然法進行比較

      (1)Minimum distance classifier

      (2)Maximum likelihood classifier

      具體步驟:

      選取海水,建筑物和植被3個不同類別的樣本,樣本個數各為300個。樣本要具有代表性就是樣本的亮度要反映該類地物的亮度特征,當同一地物區域分布不連續時,我們要盡量使樣本來自不同的區域。如:在對海水取樣時,既要選擇來來自右上角的深水區的樣本,又要選擇來自河道以及水田中的淺水區的樣本。從亮度特征角度而言,對于同一類地物具有不同亮度特征情況,都要選?。ㄍ锂愖V)。原始圖像選擇前3個波段后,采用以下兩種傳統分類算法進行分類:

       

       

      區域A:在淺水區,最大似然法分類圖像中出現了原始分類圖像中沒有的像點。這些像點是水中的暗礁和草,RGB圖像上用肉眼無法識別到這些細節。

       

       

      區域B:通過目視解譯,可以分辮出這個區域是由田埂分開的一塊又一塊的稻田,這些稻田中全是海水。最小距離法分類時卻忽略了這些由植被覆蓋的田埂,將其全部分成了海水。甚至將右上角處的海水類分成了植被類。

       

       

      區域C:可以看到左圖中有很多被錯分的像點,如山脈中的部分植被和建筑被類分成了海水類。而右圖中幾乎沒有被錯分的像點;

       

       

       

       

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