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高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究综述报告
随着卫星技术和计算机技术的发展，高光谱遥感影像得到了广泛应用，例如在地质勘探、环境监测、农业、林业等领域。高光谱遥感影像提供了大量的光谱信息，可以用于提取细微的目标特征，因此在遥感图像处理和分类中具有重要作用。本篇综述将介绍高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法的研究现状和进展。
一、高光谱遥感影像的空谱特征提取方法
1.监督式特征提取
监督式特征提取方法是指利用已知分类标签的样本进行特征提取，通常使用分类器和特征选择器进行处理。常用的监督式特征提取方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和结构化卷积神经网络（CNN）等。
2.非监督式特征提取
非监督式特征提取方法不需要已知分类标签的样本，通常采用聚类算法和主成分分析（PCA）方法进行特征提取。这些方法不需要事先了解潜在的目标特征，可以帮助寻找意想不到的特征。
3.基于图像处理的特征提取
基于图像处理的特征提取方法包括利用边缘、纹理、形态和几何信息等进行特征提取。从空间域和频率域分析图像可以提供有效的图像特征，例如使用高斯滤波器和图像噪声去除算法可以删除噪声并保留有用信息。
二、高光谱遥感影像的分类方法
1.基于统计方法的分类
统计方法是指利用各种统计模型和机器学习算法，例如贝叶斯分类器、逻辑回归和决策树等。这些方法通常适用于每个类别的样本数量相等的情况，但在实际应用中不常见。
2.基于卷积神经网络（CNN）的分类
CNN是指使用神经网络进行特征提取和分类的方法，它可以提取更丰富的目标特征。CNN具有优异的分类性能，并且可以应对大量的训练数据。
3.基于深度学习的分类
深度学习是指使用多层神经网络进行特征提取和分类的方法，它可以更好地处理高光谱遥感影像。与传统的分类算法相比，深度学习的分类性能更好，并且较少依赖于先验知识，可以提高分类精度和鲁棒性。
三、小结
本篇综述介绍了高光谱遥感影像的空谱特征提取和分类方法。随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感影像在土地利用、环境保护等领域的应用越来越广泛。本综述中提到的方法有一定的局限性和不足。因此，未来的研究应该致力于发展更加高效的、精确的遥感图像处理和分类方法，以满足各种实际应用的需求。