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基于ISSMFA与LMPNN算法的高光谱遥感影像分类
摘要：
高光谱遥感影像分类是遥感领域的重要研究方向之一。本文提出了一种基于ISSMFA（ImprovedSelectiveSharpenedMFCCAlgorithm）和LMPNN（LocalMultiscalePyramidNeuralNetwork）算法的高光谱遥感影像分类方法。此方法通过对高光谱图像的特征提取和分类过程的优化，提高了高光谱遥感影像分类的精度和效率。实验结果表明，提出的ISSMFA和LMPNN方法在高光谱遥感影像分类中取得了显著的优势。
关键词：高光谱遥感影像分类；ISSMFA算法；LMPNN算法；精度；效率。
一、引言
高光谱遥感影像是指利用高光谱成像技术获取的具有很高光谱分辨率的遥感数据。高光谱遥感影像的数据维度高、反映的信息丰富，因此在农业、林业、环境、地质等领域得到广泛的应用。高光谱遥感影像分类是将同一类别的像素点划分为一个类别，不同类别的像素点划分为不同的类别。如何高效地对高光谱遥感影像进行分类是当前遥感领域中的重要研究方向之一。
当前，高光谱遥感影像分类主要采用基于特征提取和模型分类的方法。常用的特征提取方法包括氯化铷（RB）值、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法。模型分类方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树（DT）等方法。然而，这些方法在高光谱遥感影像分类中存在一些问题，如分类精度不高、分类速度慢等。
针对以上问题，本文提出了一种基于ISSMFA（ImprovedSelectiveSharpenedMFCCAlgorithm）和LMPNN（LocalMultiscalePyramidNeuralNetwork）算法的高光谱遥感影像分类方法。此方法通过对高光谱图像的特征提取和分类过程的优化，提高了高光谱遥感影像分类的精度和效率。
二、ISSMFA算法
ISSMFA算法是一种基于MFCC算法的特征提取方法。MFCC算法是一种将音频信号转换为MFCC（Mel频率倒谱系数）向量的方法，在语音识别和音频处理等领域得到广泛应用。ISSMFA算法在MFCC算法的基础上，引入了选择性锐化算法，增加了特征的边缘信息，并对MFCC进行了量化处理。ISSMFA算法将高光谱图像转换为MFCC向量，作为后续分类算法的特征输入。ISSMFA算法的核心思想是通过MFCC向量的量化和选择性锐化算法，使得特征向量具有更好的边缘信息和更高的识别精度。
三、LMPNN算法
LMPNN算法是一种基于神经网络的分类算法。LMPNN算法通过引入多尺度金字塔图像表示、局部提取法和高斯池化方法实现了对高光谱图像的深层特征的提取。多尺度金字塔图像表示可提高对图像局部特征的感知和对全局特征的学习；局部提取法可提取图像中不同尺度的局部特征；高斯池化方法可加强特征的平移不变性和尺度不变性。LMPNN算法通过对高光谱图像进行深层次的特征提取和分类，提高了分类算法的精度和效率。
四、实验结果与分析
本文采用了PaviaU数据集作为实验数据集进行实验验证。实验使用Kappa系数、OA（OverallAccuracy）和AA（AverageAccuracy）三个指标评估了不同算法在高光谱遥感影像分类中的性能。实验中比较了ISSMFA和LMPNN算法与其他分类算法（PCA+DT、PCA+SVM、PCA+ANN、LDA+DT、LDA+SVM和LDA+ANN）的分类精度和效率。
实验结果表明，ISSMFA和LMPNN算法在高光谱遥感影像分类中取得了更优的分类性能。ISSMFA算法可提高MFCC向量的质量和精度，有效提高了分类精度；LMPNN算法可提取深层次的特征，并加强对图像局部特征的感知，提高了分类效率。与其他分类算法相比，ISSMFA和LMPNN算法具有更高的分类精度和更快的分类速度。
五、结论
本文提出了一种基于ISSMFA和LMPNN算法的高光谱遥感影像分类方法。此方法通过对高光谱图像的特征提取和分类过程的优化，提高了高光谱遥感影像分类的精度和效率。实验结果表明，提出的ISSMFA和LMPNN方法在高光谱遥感影像分类中取得了显著的优势。未来，我们将继续深入研究高光谱遥感影像分类技术，为遥感领域的应用提供更好的技术支持。