光谱和空间特征联合的高光谱遥感影像多分类器集成方法的任务书.docx

光谱和空间特征联合的高光谱遥感影像多分类器集成方法的任务书
一、背景
高光谱遥感影像具有高维度、高光谱分辨率的特点，能够获取大量的地物光谱信息和空间特征。因此，在遥感图像中的传统分类任务中，高光谱遥感影像被广泛应用。然而，在实践操作中，高光谱遥感影像多分类问题依旧是一个具有挑战性的难题。一个重要的原因是，在高光谱遥感影像中，地物的光谱相似度较高，导致传统的分类方法很难达到较高的准确率。为了获得更高的分类精度，需要采用多分类器集成的方法，综合运用多种分类器的优势。
二、研究内容
本文研究的是一种基于光谱和空间特征联合的高光谱遥感影像多分类器集成方法。具体包含以下几个研究内容：
1.对高光谱遥感影像进行预处理，包括去除噪声、去除大气影响等。
2.采用光谱特征选择方法，选出具有分类能力的光谱波段，提高分类效果。
3.在空间特征上，采用传统的统计特征和纹理特征，提取各类地物在不同尺度上的空间信息。
4.利用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及协同训练分类器（CORE）等多种分类器对数据进行分类。同时，采用交叉验证方法确定分类器的最优参数，并进行集成。
5.对比分析不同分类器的分类精度，探讨集成分类器的优势。
三、研究意义
1.提高高光谱遥感影像分类的精度和效率。采用多分类器集成的方法，综合考虑了不同分类器的优势，可以有效提高分类精度。
2.拓展高光谱遥感影像在实际应用中的范围。高光谱遥感影像多分类器集成方法可以应用于农林渔牧、城市规划等领域，提高后续的决策分析工作效率。
3.为高光谱遥感影像分类的研究提供新的思路和方法。本文研究的光谱和空间特征联合的分类器集成方法可以为高光谱遥感影像分类的研究提供新的思路和方法。
四、研究方法
1.数据准备：选择现有的高光谱遥感影像数据用于本文研究。数据预处理包括去噪、去除大气影响等。
2.光谱特征选择：采用主成分分析（PCA）法、线性判别分析（LDA）法等方法选择最具分类能力的光谱波段。
3.空间特征提取：采用传统的统计特征和纹理特征，提取图像在不同尺度上的空间信息。
4.分类器的选择和参数优化：选择常用的分类器，包括SVM、RF、CORE等。采用交叉验证方法确定最优参数。
5.分类器的集成：基于多数投票和加权投票方法，将不同分类器的分类结果集成。比较不同分类器集成方法的优劣。
五、预期结果
完成本文的研究后，将得到以下技术数据：
1.一种光谱和空间特征联合的高光谱遥感影像多分类器集成方法，能够提高高光谱遥感影像的分类精度和效率。
2.对比分析不同的分类器集成方法，找到最优的分类器集成策略。
3.论文发表在相关领域的期刊上，并在会议上进行口头报告。
六、贡献
本文首先在光谱和空间特征中，尝试采用多分类器集成方法，探究其在高光谱遥感影像的分类中的应用。其次，本文采用光谱和空间特征结合的方式，进一步拓展了高光谱遥感影像的应用范围。最后，论文的研究成果可以为高光谱遥感影像的分类提供新的思路和方法。