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基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类
基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类
摘要：
随着高光谱遥感影像获取技术的发展，高光谱遥感影像分类一直是一个重要的研究领域。针对高光谱遥感影像的复杂特征和高维数据，本文提出了一种基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机（RKHS-WK-SVM）的遥感影像分类方法。首先通过小波变换对高光谱遥感影像进行降维，提取影像的纹理和空间信息。然后，将降维后的数据通过再生核Hilbert空间小波核函数映射到高维再生核Hilbert空间，利用支持向量机进行分类。实验结果表明，该方法在高光谱遥感影像分类中取得了较好的效果。
关键词：高光谱遥感影像、小波变换、再生核Hilbert空间、支持向量机、分类
1.引言
高光谱遥感影像是一种同时具有高空间分辨率和连续光谱分辨率的遥感影像。由于其较普通遥感影像具有更多的光谱波段，能够提供更丰富的信息，因此在土地利用、环境监测、农业等领域有着广泛的应用。然而，高光谱遥感影像的分类问题一直是一个具有挑战性的问题，主要由于高光谱数据具有高维、非线性和复杂的特征。因此，寻找一种适用于高光谱遥感影像的分类方法具有重要意义。
2.方法
2.1高光谱数据预处理
在高光谱遥感影像分类之前，一般需要对数据进行预处理。首先，对遥感影像进行去噪处理，以减小噪声对后续分类的影响。然后，进行图像增强，以提高图像的对比度和清晰度。最后，进行数据标准化，将数据缩放到0-1的范围内。
2.2小波变换和特征提取
小波变换是一种常用的数据降维和特征提取方法。通过小波变换可以将其转换为频域特征，提取影像的纹理和空间信息。本文选择小波变换作为特征提取方法，以降低数据的维度，并提取丰富的特征信息。
2.3再生核Hilbert空间
再生核Hilbert空间（RKHS）是一种常用的数据表示和分类方法，具有较好的非线性映射能力。在传统的SVM框架中，采用再生核Hilbert空间可以将非线性问题转化为线性问题，通过引入合适的核函数来进行数据映射。
2.4支持向量机分类
支持向量机（SVM）是一种常用的分类方法，具有较好的泛化能力和分类准确性。在本文中，利用RKHS-WK-SVM进行高光谱遥感影像的分类，通过优化相应的损失函数来找到最佳的超平面，实现对影像数据的分类。
3.实验结果与分析
本文采用了某地区的高光谱遥感影像数据进行实验，对比了RKHS-WK-SVM方法和其他传统分类方法的效果。实验结果表明，RKHS-WK-SVM方法在高光谱遥感影像分类中表现出较好的性能，具有较高的分类准确率和较低的误分类率。
4.结论与展望
本文提出了基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类方法。实验证明，该方法在高光谱遥感影像分类中具有较好的效果。然而，本文提出的方法还有一些可以改进和优化的地方，例如进一步优化核函数的选择、改进数据降维和特征提取方法等。在未来的研究中，可以进一步完善该方法，并结合其他算法进行改进，以提高高光谱遥感影像分类的准确性和效率。
参考文献：
[1]杨晓荣,李春波,黄一清,等.基于再生核Hilbert空间的图像分类算法[J].华南师范大学学报(自然科学版),2015,47(1):34-40.
[2]吴凯.红外图像检测中的小波核函数支持向量机研究[D].中南大学,2018.