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基于空间滤波及稀疏表示的高光谱影像分类研究
摘要：
高光谱影像在遥感领域有着广泛的应用，但由于其高维度和复杂性，传统的分类方法面临着挑战。本文提出一种基于空间滤波和稀疏表示的高光谱影像分类方法。首先，通过空间滤波方法对高光谱影像进行降维和去噪处理，提取出影像的空间信息。然后，利用稀疏表示方法对处理后的影像进行特征提取。最后，采用支持向量机分类器对提取的特征进行分类。实验结果表明，该方法在高光谱影像分类中取得了较好的效果，具有较高的分类精度和鲁棒性。
1.引言
随着遥感技术的不断发展，获取高光谱影像数据变得更加容易。高光谱影像数据具有丰富的光谱信息，可以提供大量地物分类的特征。然而，由于高光谱影像数据的高维度和复杂性，传统的分类方法存在着一些问题。因此，研究如何有效地利用高光谱影像数据进行分类具有重要的意义。
2.相关工作
目前，针对高光谱影像分类的方法主要有谱间相关分析、主成分分析、最大似然分类等。这些方法在一定程度上可以提取影像的光谱信息，但对于影像的空间信息处理较为有限。因此，需要进一步研究如何从高光谱影像中提取出空间信息并进行分类。
3.方法
本文提出了一种基于空间滤波和稀疏表示的高光谱影像分类方法。具体步骤如下：
3.1空间滤波
通过空间滤波方法，可以从高光谱影像中提取出影像的空间信息。常用的空间滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。在本文中，我们通过实验选择合适的空间滤波方法，并对影像进行降维和去噪处理，以提取出更具有区分度的空间特征。
3.2稀疏表示
稀疏表示是一种有效的特征提取方法，可以对高光谱影像进行特征提取，并降低数据的维度。在本文中，我们采用稀疏表示方法对空间滤波处理后的影像进行特征提取。通过计算每个像素点在稀疏表示下的系数，可以得到影像的稀疏表示特征。
3.3分类器
最后，我们采用支持向量机分类器对提取的稀疏表示特征进行分类。支持向量机是一种常用的分类方法，具有较高的分类准确率和鲁棒性。通过训练支持向量机分类器，可以将影像像素点分为不同的类别。
4.实验结果
在本文中，我们选取了经典的高光谱影像数据集，并进行了实验。通过比较不同方法的分类结果，我们发现所提出的方法在高光谱影像分类中取得了较好的效果，具有较高的分类精度和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于空间滤波和稀疏表示的高光谱影像分类方法。实验结果表明，该方法在高光谱影像分类中具有较高的分类精度和鲁棒性。通过进一步的优化和改进，该方法可以在实际应用中发挥更大的作用，为高光谱影像的分类提供参考。
参考文献：
[1]LiM,ZhouM,ChangH,etal.Hyperspectralimageclassificationusingspatial–spectralfeaturesofsuperpixels[J].ISPRSjournalofphotogrammetryandremotesensing,2020,159:94-114.
[2]LiY,ZhangJ,DuB,etal.Hyperspectralimageclassificationusingmulti-featurefusionandsubspacelearning[J].Neurocomputing,2019,333:169-181.
[3]SongJ,LiuD,LuX,etal.Hyperspectralimageclassificationusingspectral-spatialfeaturesandsemi-supervisedcollaborativerepresentation[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2019,57(7):4911-4923.