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高光谱影像预处理技术研究的综述报告
高光谱影像预处理技术是获取高精度遥感数据的重要手段，具有广泛的使用领域，如土地利用/覆盖分类、植被生长监测、光谱成像、水体质量监测等。预处理包括图像去噪、光谱校正、波段选择、空间对齐、边缘提取等步骤。本文将详细介绍高光谱影像预处理技术的研究现状。
一、图像去噪
高光谱影像去噪是预处理中重要的一步。传统方法里，基于低通滤波器或高斯滤波器进行降噪处理的方法常用于高光谱影像数据的去噪，在保留图像特征的同时可以去除多余噪声。但是这些方法在较强噪声情况下去噪效果可能不佳，而且可能过度清除影像细节。目前机器学习方法也常被用于高光谱影像去噪。例如，卷积神经网络（CNN）和自编码器（AE）的方法，通过学习大量高光谱影像样本，得到了较高的去噪精度。
二、光谱校正
光谱校正是高光谱影像预处理中的重要步骤，旨在消除影响光谱反射率的大气条件和地表表面光谱反射率变化。常用的方法包括大气校正和水体校正等。大气校正需要估计出大气辐射性质和水汽透过率，以此来校正目标区域的反射率。另一方面，水体校正遵循杜希概率的原理，提出一种有效的水体光谱扣除方法进行校正，以消除水体浅水区光谱的混合干扰。
三、波段选择
波段选择是高光谱影像预处理中常用的一种方法。它通过筛选关键波段，来减少纬度空间的冗余数据和提高目标信噪比。常用的波段选择方法有最小相关系数、互信息、t检验和最小重合熵等。这些算法提供了不同维度的波段数据选择，因此可在不同的应用场景中用来选择最佳的波段。
四、空间对齐
空间对齐通常在遥感影像中进行，以消除不同空间分辨率影像之间的空间失配。传统的空间对齐方法包括基于特征点的匹配方法和基于影像几何变换模型的方法。最近，深度学习技术面世，空间对齐问题得到了新的解决方法。使用卷积神经网络能够自动地对遥感目标进行检测和对齐。
五、边缘提取
高光谱影像边缘提取可以识别图像中不同区域的物体，从而进一步进行分类和分割。基于多尺度局部约束矩阵的方法可以有效地提取高光谱影像中的边缘特征。同时，卷积神经网络也可以进行边缘特征提取，近年来也得到了广泛的发展应用。
综上所述，高光谱影像预处理技术的研究已取得了很大进展。市场对该领域的需求不断增加，这也为科研人员和工程师开发新的方法和技术框架提供了机遇。未来，预处理技术将继续不断发展，为更加准确的遥感数据处理和更广泛的应用场景提供支持。