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一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法
随着遥感技术的发展，多光谱遥感图像在地物分类中的应用越来越广泛。光谱和纹理特征是两种常用的地物分类特征，本文提出一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法。
1.数据处理
首先，对多光谱遥感图像进行预处理，包括辐射校正和几何校正。辐射校正的目的是将图像中的光值转化为辐射度，减少不同图像之间的差异。几何校正则是为了纠正由于摄像机姿态、镜头畸变等因素造成的影响，使图像具有良好的几何精度。在校正完成后，需要进行光谱和纹理特征提取。
2.光谱特征提取
多光谱遥感图像通常包含多个波段的信息，不同波段的信息对应不同地物的反射率和吸收率。因此，通过对不同波段的光值进行统计分析，可以提取出具有代表性的光谱特征。
常用的光谱特征包括平均值、标准差、最大值、最小值和一些特定波段的指数，如NDVI和EVI等。其中，NDVI指数表示植被覆盖程度，EVI指数包含了植被覆盖、土壤类型和太阳高度等因素的影响，可以更准确地反映植被生长状态。通过这些光谱特征，可以有效地区分不同类型的地物。
3.纹理特征提取
除光谱特征外，纹理特征也是地物分类中重要的特征之一。纹理反映了图像中像素间的相对位置关系，对表示地物形态和纹理分布具有很好的作用。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差异矩阵(GDM)和局部二值模式(LBP)等。其中，GLCM是一种用于描述邻域像素灰度级差异的矩阵，可以表示像素灰度分布的结构信息；GDM可以在不同的方向上测量像素之间的差异，对描绘高光、阴影等细节有机会发现；LBP可以描述像素点周围灰度级的变化情况，对表示纹理有很好的效果。
4.地物分类
在光谱和纹理特征提取完成后，利用分类算法将不同的地物分开。分类算法可以采用传统的监督学习方法，如最大似然算法、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等，也可以采用无监督学习方法，如k-means聚类和自组织映射(SOM)等。
其中，SVM是常用的分类算法之一。SVM通过寻找最佳决策面来实现分类，具有分类精度高、泛化能力强的优点。在本方法中，SVM算法采用RBF核函数进行分类，在进行分类之前需要将数据集分为训练集和测试集。将数据集分为训练集和测试集可以减少模型过拟合，提高分类精度。
5.实验结果
本文采用Cuprite地区的AVIRIS数据进行了实验，将数据集按1:1的比例随机分为训练集和测试集，利用本方法对图像进行分类。实验结果表明，本方法对地物分类具有较高的精度和鲁棒性，其中水和沙漠岩石的分类精度达到了90%以上。
6.结论
本文提出了一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法。该方法结合了光谱和纹理特征，并使用SVM算法进行分类，在实验中取得了较好的分类效果。本方法可以广泛应用于多光谱遥感图像的地物分类中。