遙感圖像分類方法的研究

摘要：光搖桿光譜圖像屬于是實現地物精確分類發展的一種重要技術，但是，其在發展過程中同樣面臨挑戰。高光譜遙感技術圖像分類之中面對的主要問題是如何才能夠更加行之有效的處理高的光譜維數以及小的樣本數?，F階段，主要技術方法是通過降維的方式解決此類問題。本研究則從新的角度出發，他就分類器集成的高光譜遙感圖像分類方法，希望能夠對未來該項技術研究提供借鑒和幫助。

關鍵詞：遙感；高光譜；分類器集成；波段分組

近些年以來，有關高光譜技術的研究成果取得了巨大進步，并已經在眾多領域之中被廣泛應用。高光譜遙感屬于是對傳統光學成像技術以及細分光譜技術的一種重要結合。教育空間特征成像為基礎，針對目標下的所有空間像元經過色散形成眾多的窄波段，以便完成光譜覆蓋。

除此之外，Hughes現象表現出了高水平的光譜維數以及小樣本數之間的矛盾，這也是高光譜遙感問題之中的關鍵點。本研究則是針對此類問題開展的深度分析。

1.基分類器分析

1.1波段分組

特征子集所具有的差異性特點直接影響基分類器所具有的差異性。因此，就提出了波膽分組方式，以此可以完成構造差異性特征子集。通過借助對相鄰波段形成的信息量完成分組。通過借助這種分類方式，則能夠讓所有的光譜確定波段形成全新的光譜組合，所有光譜組合這種均包括了分類基本光譜的詳細信息。

通過與普通光之間對比分析，所有波段類型的波段之間形成了較高水平的相似向。定義波段彼此之間的相關程度，能夠讓相鄰波段彼此具有較高的相似性，同時定義波段所具有的相關性程度促使使用相鄰波段所具有的平均灰度差異性，則不同數據之間的信息具有多種不同的參數，可以完成對相鄰波段之間的關聯程度的衡量與評價。

互信息是一種得到廣泛應用的信號相關性度量，對變量的分布類型沒有特殊要求，不僅能述變量間的線性相關關系，也能描述變量間的非線性相關關系。對于高光譜遙感圖像，可以用各波段間的互信息來衡量它們之間的信息依賴程度，較大的互信息往往意味著較高的相關程度。

2.實驗及結果

2.1實驗數據

實驗之中選取的數據屬于美國可見與紅外成像光譜設備被的高光譜遙感數據。當前，已經擁有大量的研究學者對高光譜圖像處理技術進行研究，為了能夠有助于完成重復試驗以及不同算法之間進行比較，可以對光譜圖大小、原始波段、移除水吸收波段等進行設置。圖像之中的空間分辨率可以達到20m。光譜分辨率則低于10nm。

在確定實驗數據的過程中需要了解不同類別的樣本數是否小于波段數，一些文獻之中只對一部分類別進行分析，通過對樣本之中隨機選取一小部分作為訓練樣本，因此，剩下另外的一部分將代表的是測試樣本。

2.2實驗步驟

需應當明確實驗目的。對本研究中算法分類性能加以驗證。此外，結合本研究算法與當前階段文獻提出的算法加以對比分析。通過對比，計算ML分類算法在整個波段范圍的分類精度，并通過再計算的方式，在不同波段子集之中確定最優分類精度。

由于分類精度檢驗屬于是這項技術之中的重要內容，精度檢驗可以提升對分類器方面的評價水平，同時也能夠針對分類結果等完成最終評價。事實上，針對分類精度采取的精度分析屬于非常困難的事情。當前采用的主要方法是：

建立大小是KxK的混淆矩陣。其中ai-j代表的是分類結果之中的第j組數據被分類在第i類數據點數目，隨后，通過借助矩陣可以完成對總體分類精度方面的測算。

實驗基本步驟：第一，采取遙感圖像的有效預處理。剔除掉吸收波段以及噪聲波段；第二，對波段采取有效分組， 明確訓練基分類器之中全部特征子集；第三，對所有特征子集采取ML分類器訓練，并獲取基分類器；第四，計算機分類器之中形成的精度與基類彼此之間具有相關性，確保只能夠保留兩組負相關的基分類器，排除剩余基分類器。第五，首先選取基分類器，并通過家住多數投票方法完成合成，最終可以獲得集成分類器以及分類結果。第六，采取分類精度研究與測算。

2.3實驗結果分析

將本研究中的方法應用在高光譜遙感圖像之中，可以獲取較好的分類結果，同時并未能夠集成的ML將與之進行對比。通過本文算法可以證明集成方法能夠極大水平上提升分類精度以及分類效果。同時，結合本研究算法以及當前階段，不同形式的高級以及復雜結構的分類算法之間進行比較，確定分類精度以及Kappa系數情況。

研究方法盡管能夠很好解決問題，但是仍有不足，受到算法復雜特征影響，K值 以及波段分組等的確定都需要考慮高光譜遙感圖像的數據量分析才能夠最終完成。

結束語：綜上所述，通過采集集成方法有效調節高光譜遙感圖像之中的分類問題，并解決維數以及小樣本數彼此的問題，結合波段具有相似性的忒單，形成特征子集，并在特征子集中訓練ML分類器。最后，則通過借助簡化的多數投票法完成合成，最終將能夠得到分類結果。實際結果顯示出，集成方法能夠被很好的應用到高光譜遙感圖像分類方法之中，這樣就能夠有效化解小樣本數之中的缺陷問題。

參考文獻

[1]趙理君，唐娉.典型遙感數據分類方法的適用性分析——以遙感圖像場景分類為例[J].遙感學報，2016，（02）：157-171.

[2]樊利恒，呂俊偉，鄧江生.基于分類器集成的高光譜遙感圖像分類方法[J].光學學報，2014，（09）：99-109.

[3]董杰，沈國杰.一種基于模糊關聯分類的遙感圖像分類方法[J].計算機研究與發展，2012，（07）：1500-1506.

[4]白穆，劉慧平，喬瑜，王曉東.高分辨率遙感圖像分類方法在LUCC中的研究進展[J].國土資源遙感，2010，（01）：19-23.

作者簡介：張琪曼，出生年月1991年8月4日，民族：漢族，籍貫：甘肅慶陽，學歷：本科，職稱：助教，畢業院校：西安科技大學測繪科學與技術學院，畢業專業：測繪工程，研究方向：測繪與地理信息，工作單位：蘭州資源環境職業技術學院。