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基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法
摘要
高光谱遥感图像分类是近年来遥感领域的研究热点之一，而多光谱特征融合是提高分类精度的有效方法之一。本文提出了一种基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法，该方法将高光谱图像特征转换到高维空间中进行线性分类，通过核函数转换实现非线性分类，并将多个光谱特征进行融合以提高分类精度。实验结果表明，该方法在高光谱遥感图像分类中具有良好的鲁棒性和分类精度。
关键词：高光谱遥感图像；多光谱特征融合；核映射；分类
引言
高光谱遥感图像是一种融合了空间和光谱信息的多维数据，其光谱维度远远高于传统遥感图像。因此，高光谱遥感图像分类是利用光谱信息和空间信息对地表物体进行分类的重要方法。在高光谱遥感图像分类中，最常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、最小距离分类器（MDC）和人工神经网络（ANN）等。
多光谱特征融合是一种将多个光谱波段特征进行融合以提高分类精度的有效方法。该方法采用不同的光谱波段作为特征集，然后将多个特征集进行融合，在光谱信息和空间信息之间寻求平衡，提高分类的准确性和稳定性。
然而，传统的多光谱特征融合方法通常将所有光谱波段集成在同一个特征向量空间中，而这种方法存在一些问题。首先，不同的波段不同的权值在不同场景下的适用性不同，可能造成分类结果的偏差。其次，在高维空间中进行分类时，存在维度灾难问题，影响分类精度。因此，本论文提出了一种基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法，通过核映射将高光谱图像特征转化到高维空间中，实现线性和非线性的分类，并将多个光谱特征进行融合，进一步提高分类精度。
方法
1.数据预处理
首先，对高光谱遥感图像进行预处理，包括大气校正、辐射校正、几何校正等步骤，以消除遥感图像中的噪声和光谱扰动。
2.特征提取
然后，通过主成分分析（PCA）方法对遥感图像进行降维处理，得到低维度的特征向量。PCA是一种常用的线性降维方法，其目的是将高维数据映射到低维空间中，保留原始数据的主要特征，减少数据的冗余性。
3.特征融合
接下来，进行光谱特征融合，将不同光谱波段的特征融合到同一个特征向量中。本文采用了加权融合的方法，对不同波段的特征进行加权处理，以提高不同光谱波段特征的适用性和分类精度。
4.核映射分类
最后，通过核映射将特征向量映射到高维空间中，实现非线性分类。核映射方法基于核函数将特征向量从低维度空间映射到高维度空间中，这样可以在非线性空间中进行线性分类，提高分类精度。
实验结果和分析
本文实验使用了一组高光谱遥感图像数据，共包括7个光谱波段，4类地物。将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练分类器，测试集用于测试分类器的分类精度。本文将算法与传统多光谱特征融合方法进行了比较。
实验结果表明，本文提出的基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法在分类精度上优于传统的多光谱特征融合方法。本文方法中将不同波段的特征进行加权处理，将不同权值的特征集进行融合，可以更好地利用光谱信息和空间信息之间的平衡，提高分类的准确性。同时，通过核映射将特征向量映射到高维空间中，可以实现线性和非线性的分类，进一步提高分类的鲁棒性和精度。
结论
本文提出了一种基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法，通过将不同光谱波段的特征集进行融合，利用核映射实现线性和非线性分类，在高光谱遥感图像分类中具有良好的鲁棒性和分类精度。实验结果表明，本文方法在高光谱遥感图像分类中具有明显的优势，可以为高光谱遥感图像分类提供一种有效的分类方法。