基于高光谱数据的典型地物分类识别方法研究.docx

基于高光谱数据的典型地物分类识别方法研究
摘要
本文以高光谱遥感数据为研究对象，探讨了典型地物分类识别的方法。首先介绍了高光谱遥感技术及其数据处理方法，然后对传统的分类方法和基于机器学习的分类方法进行了比较，旨在寻求最优的分类方案。在方法实现方面，本文采用了支持向量机（SVM）分类器，通过实验验证获得了较好的结果，证明了该方法的有效性。
关键词：高光谱；地物分类识别；支持向量机；数据处理
Abstract
Thispaperexplorestypicallandcoverclassificationandidentificationmethodsbasedonhyperspectralremotesensingdata.Firstly,thepaperintroducesthehyperspectralremotesensingtechnologyanddataprocessingmethods.Thenitcomparesthetraditionalclassificationmethodswiththeclassificationmethodsbasedonmachinelearning,aimingtofindtheoptimalclassificationscheme.Intheimplementationofthemethod,thispaperadoptsthesupportvectormachine(SVM)classifier,andtheexperimentalresultsshowthatthemethodiseffective.
Keywords:hyperspectralremotesensing;landcoverclassificationandidentification;supportvectormachine;dataprocessing
一、绪论
高光谱遥感技术是在传统遥感技术的基础上发展起来的一种新型遥感技术，它通过测量物体从紫外线到红外线范围内的光谱反射率，将每个波段的反射率作为一个特征，构成光谱特征向量，来描述地物的光谱特征。相比于传统遥感技术，高光谱遥感技术具有更高的光谱分辨率和更丰富的信息，可以有效地提高地物分类和识别的精度。因此，高光谱遥感技术已经成为地物分类和识别的主要手段之一。
地物分类和识别在遥感应用中是非常重要的一个方面，它可以为城市建设、农业生产、资源管理等领域提供有价值的信息。目前，地物分类和识别主要通过两种途径实现，一种是传统的分类方法，另一种是基于机器学习的分类方法。传统的分类方法包括像元分析法、基于单元的分类法和基于对象的分类法等，这些方法已经被广泛应用于实际应用中。然而，这些方法在分类精度和适应性方面存在着一些问题。随着机器学习技术的发展，基于机器学习的分类方法逐渐成为了一个重要的研究方向。现有的机器学习方法主要包括支持向量机、决策树、神经网络等，这些方法在处理非线性、高维数据方面具有很好的优势。因此，在地物分类和识别中，机器学习方法被广泛应用。
本文旨在探讨典型地物分类识别方法，基于高光谱遥感数据，比较传统的分类方法和基于机器学习的分类方法，建立合适的分类模型，为高光谱遥感数据的地物分类和识别提供有效的解决方案。
二、高光谱数据处理与特征提取
高光谱遥感数据是由数百个连续的窄波段组成的，因此，在开始分类之前，需要进行数据处理和特征提取。数据处理包括辐射定标、几何校正和大气校正等，这些操作可以消除数据中的噪声和杂波。特征提取是指从高光谱数据中提取有用的特征信息，一般采用多种方法提取不同层次的特征。
最常用的特征提取方法是主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。PCA可以将高光谱数据转换成低维度的特征向量，进而降低分类所需的计算量。LDA则能够将高光谱数据降维到最具判别性的几个特征向量上，提高分类的准确性。除了PCA和LDA，还有很多其他的特征提取方法，如小波变换、非负矩阵分解等，这些方法因适用性和效果不同，可以根据实际情况进行选择。
三、传统的地物分类方法
1.像元分析法
像元分析法是将遥感图像的每个像元看作是单一的地物或者是混杂地物，进而为每个像元赋予一个类别标签，是一种最简单和常用的遥感影像分类方法。像元分析法要求遥感图像的像素之间相互独立，且不受噪声、光照等因素的影响，因此分类精度较低。
2.基于单元的分类法
基于单元的分类法是通过预先定义一些单元，将每个像元分配到相应的单元中，然后对每个单元进行分类。常见的单元包括：像元邻域、区域、图形等。基于单元的分类法能够考虑空间信息，因此在分类精度上要比像元分析法高些。但该方法对单元的定义比较难以确定，因此比较难以通用。
3.基于对象的分类法
基于对象的分类法首先通过分割合理的地物对象，然后对通过分割得到的