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联合空谱特征的高光谱图像分类算法研究的开题报告
一、研究背景与意义
高光谱图像是一种新型的遥感数据，具有比一般遥感数据更高的光谱分辨率和维度，能够为实现更细致的地物分类和识别提供更高精度的数据支持。传统的高光谱图像分类方法多是基于像素的，通过判定每个像素的光谱信息划分地物类别，但是这种方法对于像素内部的信息没有考虑，往往会出现过度分割和欠分割的情况。因此，研究如何提取光谱信息以及空间信息，结合两者特征，实现高光谱图像分类的高精度识别，对于遥感数据的利用和地物分类的研究有重要的意义。
二、研究内容
联合空谱特征的高光谱图像分类算法在高分辨率的遥感数据上，实现高分辨率的地物分类和检测。该算法将空间特征和光谱特征相结合，建立光谱-空间特征表示模型，对高光谱数据进行全局的特征提取，为后续的地物划分和分类打下坚实基础。具体来说，研究的主要内容包括以下几个方面：
1、高光谱图像的预处理：对原始遥感图像进行预处理，包括去除噪声和重复信息、图像归一化、数据降维等。
2、光谱特征提取：利用数字图像处理算法，提取高光谱图像中的光谱信息，如反射率和吸收率等。
3、空间特征提取：对图像进行空间分割，抽取每个区域的空间信息，如纹理、形状、边缘等。
4、联合特征建模：将光谱特征和空间特征融合，建立高光谱图像的光谱-空间特征表示模型，为地物分类和检测提供更为完整的特征表示。
5、分类检测算法研究：在模型的基础上，结合机器学习算法和深度学习算法，设计适合高光谱图像分类的检测算法，实现地物分类识别。
三、研究方法
本研究旨在探索联合空谱特征的高光谱图像分类算法，具体研究方法包括：
1、调研分析：对当前高光谱图像分类的研究现状进行较为全面的调研分析，包括数据预处理技术、光谱特征提取方法、空间特征提取方法以及分类算法及其优缺点等。
2、实验数据采集：挑选具有代表性的遥感图像数据，并经过质量评估，以此来作为后续实验分析的基础。
3、光谱特征提取：综合应用多种数字图像处理算法，尝试提取高光谱图像中的光谱数据。
4、空间特征提取：基于图像分割技术，抽取当前像素点的空间邻域，利用纹理特征、形状特征、边缘特征等对邻域内图像信息进行研究、分析和提取。
5、联合特征建模：基于我们提出的特征提取方法，提供数据准备和实验分析，依此建立一个完整的空间-光谱特征描述模型，为后续的地物分类和检测打下坚实的基础。
6、分类算法设计：本研究就此基础，根据不同的分类需求，结合机器学习和深度学习等算法，编写高光谱图像分类程序，并进行算法优化。
7、实验评估与结果分析：在所选用的实验数据集合上，测试优化后的高光谱图像分类算法的性能，对实验结果进行数据统计分析，并解释实验结果并对其进行总结。
四、预期成果和创新点
本研究致力于研究联合空谱特征的高光谱图像分类算法，在当前高光谱图像分类研究中有以下预期成果：
1、建立了高精度的高光谱图像分析系统。
2、提出了一种新的联合光谱和空间特征的光谱-空间特征表示模型。
3、设计了适用于高光谱图像的分类检测算法。
4、在大量实验数据上，验证了所提出算法的可行性和有效性。
5、对现有的高光谱图像分类方法进行全面剖析和比较，发现本研究算法在分类性能、识别精度和时间成本等多方面具有优势。
典型的创新点与实验贡献包括：
1、提供了具有全局特征的光谱-空间特征表征模型，弥补了现有差别化特征方法对于像素间关系的忽略问题。
2、结合机器学习和深度学习算法，设计了一种适用于光谱-空间特征的分类算法，指导分类和检测任务中地物的分割和统计。
3、开发了代表高级光谱图像应用的一项分类系统并采用该系统进行了大量对比研究,显示证据表明，该：线方法精度高、运行速度快、性价比优秀。