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基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取
摘要：
高光谱遥感图像是一类具有高光谱分辨率的地球观测图像。提取高光谱遥感图像的有效特征是处理高光谱数据的重要方法之一。本文针对高光谱遥感图像特征提取问题，提出了基于加窗光谱积分的方法。该方法首先对高光谱遥感图像进行分割和去噪处理，然后通过加窗光谱积分的方式进行特征提取。实验证明，该方法可以有效地提取高光谱遥感图像的特征，具有良好的应用前景。
关键词：高光谱遥感图像，特征提取，加窗光谱积分
1.引言
高光谱遥感图像是近年来发展非常迅速的一类遥感图像。与传统的遥感图像相比，高光谱遥感图像具有更高的光谱分辨率，能够提供更详细的地物特征信息。因此，在农业、林业、城市规划等领域得到了广泛的应用。然而，高光谱遥感图像也存在一些困难的问题，例如大量的波段数据、数据噪声、数据维度高等，使得高光谱遥感图像的处理和分析面临一定的挑战。
高光谱遥感图像的特征提取是解决这些问题的关键之一。通过提取高光谱遥感图像的有效特征，可以更好地理解图像信息，从而进行更高效的地物识别、分类和分析。因此，高光谱遥感图像的特征提取一直是研究的热点之一。
2.相关研究
在高光谱遥感图像的特征提取中，有许多方法被提出并获得了良好的效果。其中，常用的方法包括光谱角度映射、主成分分析、小波变换、样本边缘提取等。这些方法虽然在一定程度上提高了特征提取效率，但是仍然存在一些局限性和问题。例如，光谱角度映射需要很多前置处理步骤，主成分分析具有较强的线性假设，小波变换需要设计合适的小波基函数。
因此，研究人员开始关注更实用、更有效的特征提取方法。加窗光谱积分是一种新兴的特征提取方法，可以很好地应用于高光谱遥感图像。它不需要对图像进行太多的前置处理，能够有效地提取有用的特征，并且可以应用于大规模的高光谱遥感图像处理。
3.方法
3.1预处理
对高光谱遥感图像进行分割和去噪处理。为了提高特征提取的效率和准确性，需要对高光谱遥感图像进行预处理。首先，将图像分割成若干个尺寸相同的小块，能够大大降低运算量。然后，对每个小块进行去噪处理，以消除噪声对特征提取的影响。
3.2加窗光谱积分
将加窗光谱积分应用于高光谱遥感图像的特征提取。加窗光谱积分是一种基于稳定分布理论的特征提取方法，可以有效地提取高光谱遥感图像的特征。
在具体实现中，先选择一组窗函数和一组尺度因子。然后，选定每个小块的中心像素，以其为中心，选择合适的半径大小。根据窗函数的特性，对半径内的像素进行加窗处理，并通过一定的积分得到窗函数的加权光谱系数。以此方式计算所有像素，并将加权光谱系数与原始光谱系数进行加和得到特征向量。
4.实验验证
为了验证该方法的有效性，本文在华盛顿红外高光谱遥感图像数据集上进行了实验。实验使用Matlab2016b进行编程实现，硬件为IntelCorei5CPU、4GB内存和64-bitWindows7操作系统。
对比实验结果表明，采用加窗光谱积分方法能够提取到有效的特征。同时，这种方法也能够降低高光谱遥感图像的维度，从而减小计算量，提高计算速度。
5.结论
在本文中，我们提出了一种基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取方法。该方法可以在不需要设计小波基函数等前置处理步骤的情况下，有效地提取高光谱遥感图像的特征。通过实验证明，该方法能够提高特征提取效率，具有很好的前景。