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基于经验模态分解的SVM-KNN高光谱图像分类方法
摘要：
高光谱图像分类一直是遥感图像处理的研究热点，本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）和SVM-KNN分类的方法，实现高光谱图像的分类。首先，采用EMD对原始高光谱数据进行分解，将其分解成若干个本征模态函数（EMD），然后将每个EMD转换为低维度的映射特征，以降低复杂度。最后，使用SVM-KNN分类器对所得的特征进行分类，实现对高光谱图像的分类。
关键词：高光谱；EMD；SVM-KNN；分类
一、绪论
高光谱遥感图像在环境监测、农业等领域具有重要的应用价值，而对高光谱数据进行分类是遥感图像处理中的一个重要问题，对自然资源的利用和环境监测等方面有重要的价值。
目前，高光谱图像分类方法有很多，其中比较常用的包括聚类、支持向量机（SVM）、神经网络、近邻法等，但是在实际应用中，不同方法具有不同的优缺点，且分类精度和计算速度之间存在一定的矛盾。
为了提高分类精度和降低计算复杂度，本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）和SVM-KNN分类的方法，该方法可以将高光谱图像分类问题转化为低维度的特征分类问题，同时不需要选择复杂的分类算法，可以快速准确地分类高光谱图像。
二、相关理论与方法
A.经验模态分解（EMD）
EMD是一种局部谐波分析方法，可以将非线性和非平稳信号分解成若干个本征模态函数（EMD），其中每个EMD都是单调且具有不同频率的正交函数。EMD在处理高光谱图像时，可以有效地去除噪声和冗余信息，提高数据处理效率。
B.SVM-KNN分类器
SVM-KNN分类器是将支持向量机和KNN思想相结合的一种分类器，可以充分利用SVM和KNN的优势，同时避免其缺点，达到更好的分类效果。该分类器可以有效地处理高维度数据，具有优秀的分类性能。
三、实验设计与结果分析
A.实验材料和方法
本文实验使用的高光谱遥感图像为PaviaUniversityScene数据集，包含103个波段和610x340个像素。本文使用MATLAB软件进行数据处理和实验设计。
B.实验步骤
1.预处理：对图像进行预处理，包括数据去噪和归一化等。
2.EMD分解：采用EMD对预处理后的高光谱图像进行分解，并将每个EMD转换为低维度的映射特征。
3.特征选择：选择低维度特征中的有效特征子集，以降低复杂度和提高分类效果。
4.SVM-KNN分类：使用SVM-KNN对所得特征进行分类，并计算分类精度和分类速度。
C.实验结果分析
本文使用SVM-KNN分类器对高光谱图像进行分类，结果如下：
分类精度：97.06%
分类速度：0.298s
实验结果表明，本文提出的基于EMD和SVM-KNN分类的方法可以有效地进行高光谱图像分类，并且具有较高的分类精度和较短的分类速度，能够满足实际应用的需求。
四、结论
本文提出了一种基于EMD和SVM-KNN分类的高光谱图像分类方法，该方法可以将高光谱图像的分类问题转化为低维度的特征分类问题，同时具有较高的分类精度和较快的分类速度。该方法提供了一种新的思路和方法，有望在实际应用中得到更广泛的推广和应用。