融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法

杨建功;汪西莉;刘侍刚

【摘要】在高光谱图像分类问题中,提取能够有效表达地物特征的信息是分类方法中的关键问题.为了提高高光谱图像分类精度,提出一种基于深度玻尔兹曼机的高光谱图像分类方法.该方法首先对高光谱图像数据进行主成分分析法白化处理,并提取像元的空域信息,与像元光谱信息组成综合的谱-空域信息;然后通过多层深度玻尔兹曼机模型从像元的谱-空域信息中提取深层次类别特征;最后通过逻辑回归模型对所提取特征进行分类.这种深度玻尔兹曼机模型能够利用数据的先验知识对高维数据进行特征提取,并且所提取的特征内在地表示了地物的空间结构和光谱特征.实验结果表明,这种方法能够有效地提高高光谱图像的分类精度.

【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》

【年(卷),期】2019(046)003

【总页数】7页(P109-115)

【关键词】高光谱图像;特征提取;深度学习;深度玻尔兹曼机

【作者】杨建功;汪西莉;刘侍刚

【作者单位】陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安 710119;陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安 710119;陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710119

【正文语种】中文

【中图分类】TP751.1

随着遥感成像技术的不断进步，高光谱遥感图像已经成为人们生产生活中的重要资源，应用到了许多领域[1-3]。在这些应用领域中，分类是一个关键技术。为了实

现高光谱图像的分类，研究人员相继提出了大量的分类方法，如随机选择法[4]、

马尔科夫随机场[5]、神经网络、支持向量机[6]等。这些方法在特定的遥感图像中

表现出优良的分类能力，但是对于高光谱遥感图像中地物形态变化多样、光谱波段多、维度高以及存在大量冗余的特点，传统模式识别方法分类能力有限。

近年来，深度学习方法在许多应用中取得了瞩目的成绩[7]。作为一类机器学习算法，它以受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)[8]为基本单元，通过叠加方式构造一个深层次的结构。常见的深度学习模型包括自动编码器(Auto Encoder, AE)、深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)、深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine, DBM)以及卷积神经网络[7]等。在高光谱图像分类

方面，已有多种深度学习方法得到应用[9-10]。文献[11]中提出基于自动编码模型的高光谱图像场景分类方法。虽然将多个自动编码模型叠加起来构建的深度学习模型能够学习到高光谱数据的深度特征，但是其侧重于学习数据的重建信息，这限制了其在分类任务中的判别能力。文献[12]中提出基于深度信念网络模型的高光谱数据分类方法，通过无监督的预训练和有监督的微调过程，深度信念网络模型能够学习到数据的判别信息。但由于深度信念网络模型的预训练算法中每一隐层的节点只接收来自下面层节点的信息而忽略了上面层节点的信息，从而限制了模型学习数据间依赖关系的能力。文献[13]使用卷积神经网络进行合成孔径雷达图像的目标检测，该模型具有平移不变性，并且能够解决部分目标的缺失问题。但对于缺乏有标记样本的高光谱数据，该方法容易陷入过拟合。

针对深度学习模型深度信念网络算法，Salakhutdinov等人指出深度信念网络模

型中每层隐节点的激活值只依赖于与其相邻的单侧隐节点的输入信息，而忽略了另

一侧隐节点的信息，导致模型难以充分学习数据中的深层关系，并提出了深度玻尔兹曼机[14]。在深度玻尔兹曼机模型中，每一层隐节点同时接收来自相邻两侧隐层节点的信息，从而使模型在相同数量隐节点的条件下，学习到的特征更具判别性。由于高光谱数据所固有的高维度性与冗余性的特点，笔者提出一种融合谱-空域信

息的基于深度玻尔兹曼机模型的高光谱图像分类方法。该方法首先构造每个像元谱-空域综合信息，然后通过深度玻尔兹曼机模型对像元的谱-空域信息进行特征提取，获得每个像元的高层级的抽象表示，最后利用逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型对提取特征进行分类，获得每个像元的类别标记。

1 深度学习与深度玻尔兹曼机模型

1.1 深度学习模型

受限玻尔兹曼机(RBM)[8]是一种特殊的玻尔兹曼机，由一组可见层节点和一组隐

层节点组成，它限制模型的同层内各节点间无连接，相邻两层间的节点全连接。

图1 受限玻尔兹曼机结构图

如图1所示，记可见层节点为v=(v1,v2,…,vm)，隐层节点为h=(h1,h2,…,hn)。

b=(b1,b2,…,bm),c=(c1,c2,…,cn),分别是可见层节点和隐层节点的偏置向量。

W={wij},是两层节点间的连接权值矩阵。对于所有节点的任一种状态，模型的能量函数为

(1)

其中，模型参数θ={W,b,c} 。

给定一组训练样本{vi}，可用梯度下降法求取模型参数的最优值。Hinton等人给出了受限玻尔兹曼机模型的快速学习算法[8]，相应参数的梯度值Δθ可通过下面迭

代公式求得：

(2)

(3)

(4)

其中，分别是参数在第t步迭代的梯度值;是训练样本v的k步吉布斯采样值。

受限玻尔兹曼机模型只能提取数据的浅层表示。Hinton等人[15]提出将多个受限玻尔兹曼机以层叠的方式叠加起来形成一种深度结构，前一层的隐层同时作为后一层的可见层，这种结构模型称为深度信念网络(DBN)。图2(a)所示为由两个受限玻尔兹曼机叠加起来的深度信念网络模型，从深度信念网络角度来看，它包含一个可见层v和两个隐层h1、h2 。W1,W2分别是可见层v与隐层h1以及两个隐层h1与h2之间的权值连接矩阵。对于深度信念网络模型，Hinton等人提出了一种快速的逐层贪心预训练算法[13]。其核心思想是以逐层的方式对深度网络进行训练学习，每次只训练一层，然后不断重复，直到学习完所有层。完成了预训练过程后，使用反向传播算法对整个模型进行微调。

图2 DBN和DBM模型结构图

由于深度信念网络模型所具有的多层级特征，它能够在从低到高的不同层级上提取到数据的不同层级的特征。因此，随着深度信念网络模型层次的增加，能够提取到目标的具有语义信息的特征，它更利于目标类别判定[15]。

1.2 深度玻尔兹曼机

尽管深度信念网络模型以其深度结构能够学习到数据深层次的特征信息，但是在计算隐层节点的激活值时，只考虑来自下面隐层的输入信息，忽略了来自上面隐层的输入信息，导致深度信念网络模型难以充分学习到数据间的深度依赖关系。针对此问题，Salakhutdinov等人提出了深度玻尔兹曼机模型[14]，其结构和节点连接方

式如图2(b)所示。对深度信念网络模型的学习算法进行了两点改进：①在计算隐层节点的激活值时，同时考虑到了上下两个相邻层节点的双向输入信息；②在采用了深度信念网络预训练过程中的逐层贪心预训练算法后，增加了一个基于平均场(Mean Field ，MF)方法的总训练过程。

因此，在深度玻尔兹曼机模型中，计算各层节点的条件概率公式为

(5)

(6)

(7)

式中，函数σ(·)为Sigmoid函数，{ai}、{bj}、{ck}分别为可见层、第一隐层、第二隐层的偏置。从式(6)可以看出，隐层h1激活概率由下面的可见层和上面的隐层h2输入共同组成。相对于深度信念网络模型，这种改进使得深度玻尔兹曼机模型在训练过程中能够应用先验知识来指导其学习数据中的深度依赖关系。

2 融合谱-空域信息的深度玻尔兹曼机高光谱图像分类模型

在高光谱遥感数据中提取像元的谱信息是直接的，而地物目标有其固有的空间结构属性。因此，在高光谱数据中提取地物的空域信息用于分类，能有效提高分类的精度。首先，结合像元的谱信息而构造像元的谱-空域综合信息；然后，通过深度玻尔兹曼机对综合的谱-空域信息进行特征提取；最后，用逻辑回归进行分类。

2.1 构造谱-空域特征向量

图3 高光谱图像中像元的空域信息向量构造图

假设高光谱图像数据为m×n×l的三维矩阵，其中l为像元的光谱向量的长度，每个像元对应着长度为l的谱向量hspe。取每个像元的c×c大小的邻域元素，它对

应着一个c×c×l的三维局部矩阵，将其拉伸成一维向量，从而得到像元的空域向

量hspa，其长度为c×c×l。

由于高光谱图像数据的高维性以及冗余性，上述方法得到的空域特征向量维度过高。因此，在构造空域特征向量之前先对高光谱数据进行主成分分析法白化处理，达到降维和去冗余目的，具体步骤如下：

步骤1 对高光谱遥感数据沿光谱方向进行主成分分析法白化处理，保留前k个主

成分，从而矩阵大小压缩为m×n×k，其中 k≪l。k取值越大，分类精度会越高，

但计算量也会增大，反之亦然。

步骤2 截取每个像元的c×c大小的邻域，并拉伸成一维向量，得到长度为c×c×k 的空域特征向量hspa，如图3所示。

像元的光谱特征向量hspe和空域特征向量hspa分别具有像元的谱域信息和空域信息。根据深度玻尔兹曼机模型的学习方式，将两种类型的特征向量合并为一个综合的特征向量h={hspe,hspa}，因此向量h的长度等于向量hspe和空域特征向量hspa的长度之和。

2.2 深度玻尔兹曼机高光谱图像分类方法

图4 融合谱-空域信息的深度玻尔兹曼机分类方法流程图

上述方法构造的谱-空域特征向量中，同时包含着像元的光谱信息和空间结构信息。通过深度玻尔兹曼机模型对该特征向量进行学习，能够得到一个综合光谱和空间结构特征的表示。其优点在于：①能够同时对谱域和空域信息进行压缩，得到像元信息的有效表示；②用深度玻尔兹曼机模型同时对谱域和空域信息进行特征提取，获得像元的类别特征，更具判别能力，有利于后期分类。

笔者提出的基于深度玻尔兹曼机模型高光谱图像分类方法包含以下步骤：

(1) 对高光谱图像数据进行主成分分析法白化处理，并按照2.1节所述构造像元的

空域特征向量hspa；

(2) 在高光谱图像数据中提取像元的光谱特征向量hspe，并与其空域特征向量hspa合并为综合的谱-空域特征向量h；

(3) 将构造的谱-空域特征向量h输入到深度玻尔兹曼机模型中，进行特征学习；

(4) 最后，将深度玻尔兹曼机模型学习到的特征输入到逻辑回归模型中进行分类。详细的流程图如图4所示。

由于深度玻尔兹曼机模型学习算法中在计算隐层节点的激活值时，同时考虑到了上下层节点的输入信息，因此在其预训练阶段，可以应用样本数据的类别作为先验知识。基于此，在深度玻尔兹曼机模型的顶层之上，再逻辑地增加一个标记层l，该层节点的数目等于样本类别数，则式(7)的计算隐层h2激活值修改为

(8)

其中,W3为隐层h2与标记层l间的权值矩阵。

这种学习算法使得深度玻尔兹曼机的训练成为有监督的训练。

3 实验与分析

笔者进行了多组实验以验证深度玻尔兹曼机模型在高光谱图像分类中的特点和性能：①通过实验验证深度玻尔兹曼机模型中隐层数以及各隐层的节点数对分类结果的影响；②深度玻尔兹曼机模型是在深度信念网络模型基础上对其训练算法进行改进，通过实验验证这种改进对高光谱图像分类的影响；③用笔者提出的方法在两个常用的高光谱数据集上进行了分类实验，并与支持向量机模型以及其他两个深度学习模型(自动编码器和深度信念网络)进行了对比。实验均在联想图形工作站上进行，其中CPU为E5 1.90GHz，内存为16GB。

3.1 数据集简介

实验中应用了两个被广泛作为对比基准的高光谱数据集：Indian Pines和Pavia University。Indian Pines数据集是通过AVIRIS传感器获取的印第安纳西北部地

区的遥感影像。该数据集包含145×145像素以及200个有效光谱波段信息。对数据集中的像素类别进行了人工标注，包含了16类地物类别。 Pavia University 数据集是通过ROSIS-03传感器获取，空间分辨率为1.3 m，在去除了无效谱段后保留了103个有效波段信息，人工标注了9种类别地物。两个数据集的样本数如表1所示。在实验中，对每一类样本随机抽取10%作为训练样本，剩余的90%作为测试样本。

表1 Indian Pines和Pavia University数据集类别Indian PinesPavia University CategoriesSamplesCategoriesSamples1Alfalfa46Asphalt6 6312Corn-N1 428Meadows18 6493Corn-M830Gravel2 0994Corn237Trees3 0645Grass-M483P-M-sheets1 3456Grass-T730Bare Soil5 0297Grass-P-M28Bitumen1 3308Hay-W478S-B-Bricks3 6829Oats20Shadows94710Soybean-

N97211Soybean-M2 45512Soybean-C59313Wheat20514Woods1

26515Build-G-T-D38616Stone-S-T93总数10 249总数42 776

3.2 隐层数与隐层节点数对分类结果的影响

深度玻尔兹曼机模型是一个具有多隐层的深度结构。隐层数越多，则模型能够提取到数据的更高层抽象的表示，其结果更有利于分类器进行分类判别。但是在实际应用中，随着隐层数增多，模型的参数数量会急剧增加。对于有限的训练数据，很容易造成过拟合，从而降低测试数据的识别率。各层的节点数目也有类似的问题：节点数过多易造成过拟合，而过少则没有充分提取数据间特征。

图5 DBM中不同隐层数与分类正确率的关系

(1)隐层数对分类结果的影响

分别试验了隐层数为2、3、4、5、6时的分类结果。实验中各隐层节点数设定为150，预训练和微调阶段的迭代次数均设定为 1 000 次。实验数据仅采用像元的光谱数据。同时，取程序运行10次后的平均正确率作为最终结果，如图5所示。

从图5中可以看出，Indian Pines数据集的最优层数为2层，而Pavia University的最优层数为3层。因此说明深度玻尔兹曼机模型的隐层数是与具体

问题的数据集相关联的。

图6 DBM模型中隐层节点数与分类正确率的关系

(2)隐层节点数对分类结果的影响

为了确定模型的隐节点数，进行了类似的实验：将每层的隐节点数设置为80，然

后以5为增量逐步增加，直至200为止，分别统计相应的分类正确率。在实验中，预训练和微调的迭代次数均设置为1 000次，两个数据的隐层数分别设置为其最

优值。实验数据仅采用像元的光谱数据。结果如图6所示，可以看出,Indian Pines和Pavia University的最优隐节点数分别为 150 和120。一般来说，隐层

节点数与输入数据内在的特征数目具有正向关联性。当样本数据的维度越大时，最优的隐层节点数也越多。

3.3 深度玻尔兹曼机模型特性对比实验

图7 DBM与DBN在迭代过程中错分率对比图

针对深度信念网络训练算法的缺点，深度玻尔兹曼机模型提出两点改进，在计算隐层节点的激活值时同时接收来自相邻两个层节点的输入信息(见式(6)和式(8))，以

及在预训练过程后增加一个平均场总训练过程。这种改进有助于深度玻尔兹曼机模型提取数据的深层特征。通过在Pavia University数据集上的分类实验来验证其

对高光谱图像分类的影响。在实验中,模型隐层数设置为3层，隐层节点数为120，预训练过程和平均场总训练过程的迭代次数均为100。在训练过程的每次迭代结

束时，统计被错误分类的样本数，计算出错分率。

图7显示了深度信念网络模型、深度玻尔兹曼机模型去掉平均场总训练和深度玻

尔兹曼机模型加上平均场总训练方法的错分率随着迭代次数变化的曲线图。从图7中可以看出，相对于深度信念网络模型来说，深度玻尔兹曼机模型的错分率随着迭

代过程能够迅速降低，而且在深度玻尔兹曼机训练过程中加上平均场总训练时，错分率下降得更快。

3.4 基于谱-空域信息的高光谱图像分类实验

使用笔者提出的基于谱-空域信息的深度玻尔兹曼机分类方法在Indian Pines和Pavia University两个数据集上进行分类实验，以验证笔者提出方法的有效性。同时将笔者提出的方法与基于RBF-SVM模型、自动编码器模型以及深度信念网络模型的方法进行对比。文献[11]提出的方法中，先对高光谱数据进行主成分分析，构造谱-空域特征信息，然后用多个自动编码器模型叠加为一个深度特征学习模型(SAE)，结合逻辑回归方法进行场景分类。文献[12]用类似的方法构造像元的谱-空域信息，然后通过深度信念网络模型进行特征学习，最后结合逻辑回归方法进行分类。为了在这些实验中公平对比，在对原始高光谱数据进行主成分分析法处理时，统一保留前4个主成分。在构造空域信息时，设置像元邻域大小为5×5。在深度学习模型中，统一设置隐层数为2，其他参数取最优化值。迭代次数均设置为1 000次。

每个实验重复进行10次，计算了总体精度(OA)、平均精度(AA)和Kappa系数3个度量指标(百分比)，以平均值来评价分类结果。表2显示在两个数据集上这3个指标的均值和均方差。

表2 笔者提出的方法与RBF-SVM、SAE、深度信念网络方法的分类结果对比 %数据集度量RBF-SVMSAEDBN深度玻尔兹曼机India PinesOA71.31±0.061 392.39±0.082 495.72±0.051 496.25±0.022 3AA70.19±0.211 292.23±0.241 195.63±0.094 396.29±0.035 2Kappa67.82±0.002 591.75±0.001

395.28±0.003 296.08±0.004 3PaviaUniversityOA94.82±0.062 191.68±0.051 596.12±0.062 296.81±0.024 1AA94.17±0.043 291.31±0.074 495.88±0.036 396.55±0.048 2Kappa93.19±0.006 290.75±0.023 195.82±0.016

796.36±0.003 8

从结果可以看出，笔者提出的模型在两个数据集分类上的总体精度都取得了最好的结果。其原因主要在于两点：①在融合了像元的光谱信息和空域信息后，深度玻尔兹曼机模型能够学习到数据间的更高抽象层的依赖关系，使得所提取的特征更具判别能力；②在深度玻尔兹曼机模型的训练算法中，各隐层的激活概率同时接受来自相邻两个层的输入信息，而且能够应用数据的类别先验信息。这使得深度玻尔兹曼机模型从高光谱数据中所学习到的特征更具判别能力。

深度玻尔兹曼机模型的训练算法中以增加计算量为代价，提高了模型的学习能力。在上述实验中，深度玻尔兹曼机模型的平均训练时间是深度信念网络模型的1.86倍，而总体精度在两个数据集上平均提高了0.61%。但是在测试时，由于不存在Mean Field过程，因此深度玻尔兹曼机模型比深度信念网络模型仅增加8.06%。所以，综合考虑计算量和分类精度，在高光谱图像分类中，深度玻尔兹曼机模型仍具有实用和研究价值。

4 总结

随着高光谱图像日益普及以及其应用日益广泛，对高光谱图像的分类成为诸多应用的关键技术。近年来，由于深度学习方法能够提取到高维数据的深层次特征，在多个领域(如语音、图像识别)中得到成功应用。笔者提出一种基于深度玻尔兹曼机的高光谱图像分类方法，通过融合像元的谱信息、空域信息而构造其谱-空域特征向量，应用深度玻尔兹曼机模型对构造的谱-空域信息进行学习，获取数据的高层次抽象表示，最后用逻辑回归进行分类。深度玻尔兹曼机模型是对深度信念网络模型的学习算法进行改进而形成的深度学习模型，在计算节点的激活值时同时接收来自相邻上下两层节点的输入信息，能够将先验知识融入到学习过程中，因此提取到的特征更具判别能力。实验表明，这种方法比传统的支持向量机方法，以及基于SAE、深度信念网络等深度学习模型的方法分类效果更好。

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空谱联合先验的高光谱图像解混与分类方法

空谱联合先验的高光谱图像解混与分类方法高光谱成像是近年来遥感领域发展较快、较前沿的技术。由于包含丰富的空间、辐射和光谱三重信息,高光谱遥感已被广泛应用于精准农业、矿物勘测、军事目标识别、环境监测、灾害评估等领域。因此,对高光谱数据的处理与解译具有重要的理论意义和实际应用价值。高光谱解混和分类是高光谱遥感信息处理中的关键科学问题,也是定量分析以及后续应用的重要基础。由于受仪器、大气辐射、光照不均、地物结构等因素的影响,相同地物的光谱曲线存在一定的差异,使得仅利用光谱信息的解混和分类方法的精度无法得到保障。空间信息可以充分刻画地物结构,有效降低“同质异谱”的影响,空谱联合的方法受到众多学者的重视。本文研究围绕高光谱线性解混、分类等高光谱数据处理中的热点问题,重点提出基于光谱库的l1/2正则化稀疏回归解混方法、以及空谱联合的高光谱分类方法,并在此基础上设计了相应问题的高效算法。本文所做的主要工作和研究成果如下：1、根据高光谱线性解混模型,利用光谱库作为端元字典,将解混问题转化为稀疏回归问题；针对模型解的唯一性要求进行光谱库预优,利用l1/2范数对丰度系数向量进行稀疏正则化约束,在“和为一”、“非负性”条件下,提出了一种约束的l1/2正则化稀疏回归解混模型,并通过迭代重加权的l1算法进行优化求解。模拟和真实高光谱数据实验表明,基于光谱库的l1/2正则化稀疏回归解混方法能够有效地从光谱库字典中选择出端元并准确反演出其对应的丰度系数。2、针对高光谱监督分类问题,在贝叶斯最大后验框架下,利用l1-l2正则化稀疏表

示方法对似然概率进行建模,并利用MRF分类标签的空间先验进行建模,提出了稀疏表示和马尔可夫场空间先验相结合的空谱联合分类模型,并通过图割算法进行了快速近似求解。真实高光谱数据实验表明,基于稀疏表示与马尔可夫场空间先验相结合的高光谱分类模型能够有效地提升分类精度,且分类精度优于主流的分类方法。3、在贝叶斯推断框架下,采用稀疏多项式逻辑回归方法对似然概率进行建模,并将最大后验(MAP)分布的边际概率作为实值的隐形场引入到马尔可夫空间先验中,提出了一种加权马尔可夫场空间先验的高光谱分类方法。利用最大后验边际概率上的加权TV函数定义该马尔可夫场的势函数,并将MAP分类模型转化为加权TV正则化的变分模型,同时添加“非负性”、“和为一”以及“训练样本类别标签固定”三个约束项,建立约束条件下的空谱分类模型,并利用ADMM方法提出了SMLR-SpATV (sparse multinomial logistic regression based spatially adaptive total variation method)算法对模型进行了快速求解。实验结果表明所提出的基于隐形场空间先验的空谱分类模型对高光谱分类的有效性,对比实验表明该方法优于主流的分类方法。 4、为了充分挖掘特征空间与原始空间、全局分类与局部分类的特点,提出了一种子空间逻辑回归分类器与稀疏表示分类器融合的空谱分类方法。其中,仅利用光谱信息的分类概率是由子空间逻辑回归分类器和稀疏表示分类器以一定的方式融合求得,空间先验信息由边缘保持的马尔可夫随机场进行建模。最后,空谱模型采用图割算法进行快速优化求解。真实高光谱数据实验表明：多分类器融合能够充分发挥多个分类器的优点,分类结果大大高于单个分类器,且优于大部分主流的高光谱分类方法。

高光谱遥感图像分类与识别算法研究

高光谱遥感图像分类与识别算法研究摘要：高光谱遥感图像是一种获取地球表面相应光谱信息的有效手段，具有广泛的应用前景。高光谱遥感图像分类与识别算法是对高光谱遥感图像进行有效处理和分析的关键环节。本文旨在综述当前高光谱遥感图像分类与识别算法的研究现状，并探讨其存在的问题和未来发展方向。 1. 引言高光谱遥感图像是通过在不同光谱波段收集地球表面反射光谱信息而获取的图像。相对于传统的遥感图像，高光谱遥感图像具有较高的光谱分辨率，能提供更为丰富的光谱信息，因此在农业、环境监测、城市规划等领域有着广泛的应用前景。 2. 高光谱图像分类与识别算法 2.1 特征提取高光谱遥感图像的分类与识别需要从图像中提取有效的特征信息。常用的特征提取方法包括像素级特征、纹理特征和频域特征等。像素级特征直接利用图像中的像素值进行分类，而纹理特征则利用图像中的纹理变化进行分类。频域特征则是通过将高光谱图像转换到频域中，利用频率信息进行分类。 2.2 分类模型高光谱图像的分类模型主要分为监督学习和无监督学习。监督学习是通过已知类别的样本进行训练，构建分类模型。常用的监督学习算法包括支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。无监督学习则是利用样本之间的相似性进行分类，常用的无监督学习算法包括K-means聚类算法和主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）等。

3. 研究现状目前，研究者们在高光谱遥感图像分类与识别算法领域取得了很多的成果。其中，深度学习作为一种有效的分类算法在这一领域中得到了广泛的应用。通过使用深度学习算法，研究者们成功地提取了高光谱图像中的深层特征，并取得了较好的分类效果。此外，一些新兴算法，例如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）等也被运用于高光谱图像分类与识别任务中。 4. 存在的问题虽然高光谱遥感图像分类与识别算法取得了一定的研究进展，但仍面临一些挑战和问题。首先，高光谱图像的维度较高，导致数据量庞大，造成计算复杂度的增加。其次，高光谱图像中存在噪声和信息冗余，如何有效地去除噪声和提取有效信息是一个难点。此外，训练样本的不平衡问题也是制约算法性能的一个重要因素。 5. 发展方向为了解决上述问题，高光谱遥感图像分类与识别算法需要在以下几个方面进行改进。首先，需要研发更高效的特征提取方法，提取更具判别性的特征信息。其次，可以结合半监督学习方法，利用少量标注样本和大量未标注样本进行训练，提高分类算法的性能。此外，集成学习方法也是一个值得尝试的方向，通过组合多种分类模型的结果来提高分类精度。 6. 结论高光谱遥感图像分类与识别算法是对高光谱图像进行处理和分析的关键环节。本文对高光谱遥感图像分类与识别算法的研究现状进行了综述，并讨论了存在的问题和未来的发展方向。未来，随着人工智能技术的快速发展，相信高光谱遥感图像分类与识别算法在应用上会取得更好的效果，并为相关领域的研究和应用提供更多的支持。

融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法

融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法杨建功;汪西莉;刘侍刚【摘要】在高光谱图像分类问题中,提取能够有效表达地物特征的信息是分类方法中的关键问题.为了提高高光谱图像分类精度,提出一种基于深度玻尔兹曼机的高光谱图像分类方法.该方法首先对高光谱图像数据进行主成分分析法白化处理,并提取像元的空域信息,与像元光谱信息组成综合的谱-空域信息;然后通过多层深度玻尔兹曼机模型从像元的谱-空域信息中提取深层次类别特征;最后通过逻辑回归模型对所提取特征进行分类.这种深度玻尔兹曼机模型能够利用数据的先验知识对高维数据进行特征提取,并且所提取的特征内在地表示了地物的空间结构和光谱特征.实验结果表明,这种方法能够有效地提高高光谱图像的分类精度. 【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(046)003 【总页数】7页(P109-115) 【关键词】高光谱图像;特征提取;深度学习;深度玻尔兹曼机【作者】杨建功;汪西莉;刘侍刚【作者单位】陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安 710119;陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安 710119;陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710119 【正文语种】中文【中图分类】TP751.1

随着遥感成像技术的不断进步，高光谱遥感图像已经成为人们生产生活中的重要资源，应用到了许多领域[1-3]。在这些应用领域中，分类是一个关键技术。为了实现高光谱图像的分类，研究人员相继提出了大量的分类方法，如随机选择法[4]、马尔科夫随机场[5]、神经网络、支持向量机[6]等。这些方法在特定的遥感图像中表现出优良的分类能力，但是对于高光谱遥感图像中地物形态变化多样、光谱波段多、维度高以及存在大量冗余的特点，传统模式识别方法分类能力有限。近年来，深度学习方法在许多应用中取得了瞩目的成绩[7]。作为一类机器学习算法，它以受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)[8]为基本单元，通过叠加方式构造一个深层次的结构。常见的深度学习模型包括自动编码器(Auto Encoder, AE)、深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)、深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine, DBM)以及卷积神经网络[7]等。在高光谱图像分类方面，已有多种深度学习方法得到应用[9-10]。文献[11]中提出基于自动编码模型的高光谱图像场景分类方法。虽然将多个自动编码模型叠加起来构建的深度学习模型能够学习到高光谱数据的深度特征，但是其侧重于学习数据的重建信息，这限制了其在分类任务中的判别能力。文献[12]中提出基于深度信念网络模型的高光谱数据分类方法，通过无监督的预训练和有监督的微调过程，深度信念网络模型能够学习到数据的判别信息。但由于深度信念网络模型的预训练算法中每一隐层的节点只接收来自下面层节点的信息而忽略了上面层节点的信息，从而限制了模型学习数据间依赖关系的能力。文献[13]使用卷积神经网络进行合成孔径雷达图像的目标检测，该模型具有平移不变性，并且能够解决部分目标的缺失问题。但对于缺乏有标记样本的高光谱数据，该方法容易陷入过拟合。针对深度学习模型深度信念网络算法，Salakhutdinov等人指出深度信念网络模型中每层隐节点的激活值只依赖于与其相邻的单侧隐节点的输入信息，而忽略了另

高光谱图像目标识别与分类算法研究

高光谱图像目标识别与分类算法研究第一章绪论高光谱图像是一种能够获取高度空间分辨率信息和高光谱分辨率信息的新型遥感图像，具有相对于传统遥感图像更高的信息量和更广阔的应用空间。在目标识别和分类方面，高光谱图像已经得到了广泛的应用。为了更好地利用高光谱图像进行目标识别和分类问题，本文结合实际应用，对高光谱图像目标识别与分类算法进行了研究和分析。第二章高光谱图像的特点分析高光谱图像是一种由一系列不同波段的光谱信息组成的三维数据，每个像素对应于一个光谱响应曲线。相对于传统彩色图像，高光谱图像具有以下特点： 1. 高光谱数据具有高维度、高波段、大数据量的特性，每个波段都对应于不同的物理量信息； 2. 高光谱图像对光谱分辨率的要求比对空间分辨率的要求高，需要具有更高的分辨率以满足需求； 3. 高光谱图像中，不同的物体反射率表现出不同的光谱峰值和光谱曲线，这是进行目标识别的基础。第三章高光谱图像目标识别与分类算法

3.1 预处理在进行目标识别和分类之前，需要对高光谱图像进行预处理，包括去噪、归一化、波段选择等操作，以提高数据的质量和准确性。 3.2 特征提取特征提取是高光谱图像目标识别和分类的重要步骤，可以从高维高光谱数据中提取出关键特征，以降低维度和消除冗余信息。此处介绍几种常见的特征提取方法：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、独立成分分析（ICA）和小波变换等。 3.3 分类器在进行目标识别和分类时，需要选择合适的分类器进行处理。常见的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）等，这些分类器各有特点，需要选择具体的分类器进行处理。第四章算法实验设计 4.1 实验数据实验数据来源于高光谱遥感图像数据库，包括宽度为256像素，高度为256像素和224个波段的数据，数据集中包含的目标有橡胶、棕水牛、玉米、葡萄、红外目标等。

基于深度学习的高光谱图像分类算法研究

基于深度学习的高光谱图像分类算法研究高光谱图像分类是一项重要的研究领域，它在许多应用中起着关键的作用，如农业、环境监测和地质勘探等。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的高光谱图像分类算法成为了当前研究的热点之一。本文将对基于深度学习的高光谱图像分类算法进行研究，并分析其现有的问题和挑战。首先，我们将介绍高光谱图像的特点和挑战。高光谱图像是在多个连续的光谱波段上采集的数据，每个像素包含了丰富的光谱信息，因此可以提供更加详细和全面的信息。然而，高光谱图像具有高维度和数据冗余性的特点，给图像分类任务带来了困难。此外，由于光谱波段之间的相关性和光谱特征之间的非线性关系，传统的分类方法往往无法准确提取和利用高光谱图像的信息。随后，我们将介绍深度学习在高光谱图像分类中的应用。深度学习算法以其强大的学习能力和表达能力在图像分类中取得了显著的成果。深度学习方法通过多层神经网络模型，可以自动地从高光谱图像中学习到更加鲁棒和准确的特征表示。与传统的特征提取方法相比，深度学习方法能够更好地挖掘高光谱图像中的信息，并且可以处理高维度和冗余性数据。因此，基于深度学习的高光谱图像分类算法具有潜力改善分类的准确性和鲁棒性。

接着，我们将探讨当前基于深度学习的高光谱图像分类算法的研究进展。当前的研究主要集中在两个方面：特征提取和分类模型设计。在特征提取方面，一些研究采用了卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行特征提取，可以自动地学习到高光谱图像的鲁棒特征表示。此外，一些研究结合了传统的特征提取方法和深度学习模型，以提高分类的准确性。在分类模型设计方面，一些研究提出了一些针对高光谱图像分类任务设计的特殊模型结构，以更好地匹配高光谱图像的特性。例如，一些研究将光谱信息和空间信息相结合，设计了一些融合光谱和空间信息的网络结构。此外，一些研究引入了注意力机制来建模光谱波段之间的相关性。然而，基于深度学习的高光谱图像分类算法仍然面临一些问题和挑战。首先，高光谱图像具有高维度和冗余性的特点，导致训练深度学习模型的计算复杂度较高。其次，高光谱图像中存在噪声和光照变化等问题，这些问题会影响模型的泛化能力和分类的准确性。此外，当前的基于深度学习的高光谱图像分类算法往往需要大量的标注数据，而标注数据的获取成本较高。针对以上问题，未来的研究可以从以下几个方面进行探索。首先，可以进一步改进深度学习模型的效率，以加快高光谱图像分类的速度。其次，可以研究有效的数据增强和对抗样本生成方法，以提高模型的抗噪能力和泛化能力。此外，可以探索半监督学习和迁移学习等方法，以降低标注数据的需求。最后，可以借鉴其他领域的深度学习算法和技术，如自监督学习和多任务学习等，以进一步改进高光谱图像分类算法的性能。

近红外高光谱图像分类算法

近红外高光谱图像分类算法近红外高光谱图像分类算法是一种基于近红外光谱图像的分类技术，它能够提取图像中的特征并将其分为不同的类别。该算法在农业、食品安全、环境监测等领域具有重要的应用价值。本文将探讨近红外高光谱图像分类算法的原理、方法和应用。一、近红外高光谱图像的特点近红外高光谱图像是通过近红外光谱技术获取的图像，其波长范围在750到2500纳米之间。相比于可见光图像，近红外高光谱图像具有以下特点： 1. 具有丰富的光谱信息：近红外光谱图像每一个像素点都包含了大量的光谱信息，能够提供物质在不同波长下的光谱特征。 2. 具有高光谱分辨率：高光谱图像的波段范围较宽，每个像素点的光谱分辨率较高，可以用来捕捉物体的微小变化。 3. 具有复杂的数据结构：近红外高光谱图像是一个三维矩阵，其中两个维度表示图像的空间位置，第三个维度表示图像的光谱值。基于以上特点，近红外高光谱图像分类算法需要充分利用光谱信息和空间信息，以提高分类精度和效果。二、近红外高光谱图像分类算法的方法近红外高光谱图像分类算法的目标是将图像分为不同的类别，常用的方法包括传统的有监督分类方法和基于深度学习的无监督分类方法。 1. 有监督分类方法有监督分类方法使用已标记的样本进行训练，并通过特征提取和模型训练实现分类。常见的有监督分类方法包括支持向量机（SVM）、最邻近算法（KNN）和决策树等。 - 支持向量机：支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过在不同类别之间找到一个最优的分割超平面，将样本点映射到不同的类别。对于高光谱图像分类问题，支持向量机可以有效地处理高维数据，提高分类准确度。 - 最邻近算法：最邻近算法是一种简单而直观的分类方法，它将待分类的像素点与训练样本中的最近邻样本进行比较，并将其归类为与之最接近的类别。最邻近算法适用于样本分布比较密集、类别之间有较明显界限的情况。 - 决策树：决策树是一种树形结构的分类方法，它通过一系列的判断条件将样本点归类到不同的类别。决策树的优势在于可解释性强，同时能够处理高维数据。

基于机器学习的高光谱图像分类方法研究

基于机器学习的高光谱图像分类方法研究高光谱图像分类是从高光谱遥感图像中提取出不同地物的特征，并将其分配到相应的类别中的过程。高光谱图像具有丰富的光谱信息，因此在地物分类和识别中具有广泛的应用。近年来，随着机器学习方法的发展，基于机器学习的高光谱图像分类方法成为研究热点之一。本文将重点探讨基于机器学习的高光谱图像分类方法的研究进展和应用现状。高光谱图像分类算法的关键在于选择合适的特征提取方法和分类器。特征提取是高光谱图像分类的前提，其目的是从图像中提取出能够有效表征不同地物的特征。常用的特征提取方法包括光谱特征提取、空间特征提取和频谱特征提取。光谱特征提取是指从高光谱图像的光谱波段中提取特征，如反射率、发射率等。空间特征提取是指从高光谱图像的空间分布中提取特征，如纹理、形状等。频谱特征提取是指从高光谱图像的频域中提取特征，如能量、频率等。在特征提取之后，需要选择合适的分类器对提取到的特征进行分类。常用的高光谱图像分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（Artificial Neural Network）等。支持向量机是一种基于间隔最大化的分类方法，其优点是对小样本和非线性数据有较好的适应能力。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树进行分类，具有较强的鲁棒性和精度。人工神经网络是

一种仿生学习模型，可以模拟人脑神经元的工作原理，具有较强的非线性建模能力。以支持向量机为例，介绍基于机器学习的高光谱图像分类方法的一般流程。首先，对高光谱图像进行预处理，包括波段选择、波段去噪、图像辐射定标等。然后，从预处理后的图像中提取特征，常用的特征提取方法包括主成分分析（Principal Component Analysis）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）等。接着，将提取到的特征作为训练样本输入到支持向量机模型中进行训练。训练完成后，使用测试样本对模型进行测试和评估。最后，根据测试结果对高光谱图像中的地物进行分类。基于机器学习的高光谱图像分类方法在农业、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用。例如，在农业领域，可以利用高光谱图像分类方法实现作物类型识别和病虫害监测，为农民提供精准农业管理建议。在环境监测领域，可以利用高光谱图像分类方法实现水质监测和植被覆盖度评估，为环境保护和生态恢复提供支持。在城市规划领域，可以利用高光谱图像分类方法实现土地利用分类和建筑物提取，为城市规划和发展提供科学依据。尽管基于机器学习的高光谱图像分类方法在理论和应用上取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和问题。首先，高光谱图像具有大量的波段和高维数据，如何提高特征提取和分类算法的效率和准确性是一个重要问题。其次，高光谱图像中地物之间存在相似性和交叉性，如何提高分类器的鲁棒性和抗干扰能力是一个难点。此外，高光谱图像

高光谱图像分类与目标检测算法研究

高光谱图像分类与目标检测算法研究摘要：高光谱图像具有大量的波段信息，能够提供丰富的物质和地表特征信息，因此在许多领域都得到了广泛的应用。高光谱图像的分类与目标检测是高光谱遥感图像处理的重要任务之一。本文将探讨高光谱图像分类与目标检测算法的研究现状及其相关方法。 1. 引言高光谱图像是一种能够获取多个连续光谱波段的遥感图像。相比于普通彩色图像，高光谱图像可以提供更加详细和准确的目标特征信息，因为它能够捕捉到更多的光谱信息。因此，高光谱图像在农业、城市规划、环境监测、自然资源管理等领域有着广泛的应用。 2. 高光谱图像分类算法高光谱图像分类是将图像中的像素分成不同类别的过程。常用的分类方法包括基于统计学的分类算法、基于机器学习的分类算法和基于深度学习的分类算法。基于统计学的分类算法通常使用频谱特征进行分类，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。这些方法通过降维和特征提取来减少数据维度，并用统计模型来进行分类。

基于机器学习的分类算法可以利用训练样本的特征和标签来构建分类模型。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和K最近邻算法（K-nearest neighbors）。这些算法可以利用已知类别的高光谱图像样本进行训练，然后对未知样本进行分类。基于深度学习的分类算法可以通过学习大规模高光谱图像样本集来构建深度神经网络模型。深度神经网络模型可以自动提取图像的特征并进行分类。常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 3. 高光谱图像目标检测算法高光谱图像目标检测是指在高光谱图像中定位和识别特定目标的过程。目标检测的方法可以分为两类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。基于特征的方法通常采用特征提取和分类器结合的方式进行目标检测。特征提取方法包括光谱特征提取和空间特征提取。光谱特征提取可以通过统计学方法如平均值、标准差等来获取特征。空间特征提取可以使用滤波器对图像进行滤波，提取纹理和边缘等信息。然后，利用分类器如支持向量机、决策树等对提取的特征进行分类，来进行目标检测。

高光谱图像分类算法研究及应用

高光谱图像分类算法研究及应用现今，随着遥感科技的不断发展，遥感图像的分析和应用也越来越成熟。其中，高光谱图像是一种获得大量光谱信息的遥感数据，与传统遥感数据相比具有更高的信息精度和更丰富的应用价值。然而，由于高光谱图像包含众多波段的光谱数据，如何有效准确地对其进行分类是该领域的一大挑战。目前，高光谱图像分类算法主要包括传统的基于统计的方法和基于机器学习的方法。前者主要采用像元分析、主成分分析、最大似然估计等统计方法，性能较为稳定，但对于非线性分类问题的解决能力较差。后者则依托于强大的机器学习技术，如支持向量机、最大熵、神经网络等，能够有效地解决复杂的分类问题。下面将从算法原理、优缺点以及应用实例三方面简要介绍这些算法。一、基于统计的高光谱图像分类算法 1.1 像元分析法像元分析法是一种常用的前期处理方式，通过对图像的各个波长进行分析，得到“暗像素”、“亮像素”等光谱特征，将不同类别的物体进行高精度的分类。但是，在实际应用中，像元分析法往往需要大量的计算和数据存储，分类精度受到多种因素的影响，且不易操作，较难得到广泛应用。 1.2 主成分分析法主成分分析法（PCA）是一种常用的统计学习方法，通过对高光谱数据进行降维处理，将数据压缩到比原来更低的维度空间，使分类问题变得更加简单。PCA 算法原理简单易懂，可以通过对特征向量的取值进行计算实现分类。但是，PCA 算法缺乏对非线性映射的支持，对噪声的敏感性较高，在一定程度上影响分类精度。 1.3 最大似然估计法

最大似然估计法（MLE）是基于概率模型的一种方法，通过对高光谱数据进行统计分析，得到数据的概率分布参数，从而实现对数据分类的目的。MLE算法具有精度高、适用范围广的优点，但需要大量的数据集训练，计算时间较长。二、基于机器学习的高光谱图像分类算法 2.1 支持向量机法支持向量机法（SVM）是一种常用的机器学习算法，其原理是通过构建高维空间中的分离超平面，将不同类别的数据分隔开。SVM算法能够有效地处理非线性分类问题，具有运算速度快、精度高等优点。但是，SVM算法在处理高维数据时，需要大量的存储空间，计算复杂度较高。 2.2 最大熵模型法最大熵模型法（MEM）是一种基于概率模型的算法，其核心思想是通过最大熵原理，寻找最优的分类结果。MEM算法具有强大的非线性分类能力，可以有效地应对复杂的数据分类问题，但需要大量数据训练，且计算复杂度较高。 2.3 神经网络法神经网络法（NN）是一种模拟人类大脑神经细胞之间相互作用的计算机算法。其原理是通过训练神经网络模型，学习数据的特征，实现对数据的高精度分类。 NN算法适用于大规模数据、高维数据的处理，能够较好地处理非线性和非凸性问题，但在处理过程中，需要一个较为优化的训练算法，计算量较大。三、应用实例高光谱图像分类算法在实际应用中，能够发挥很好的作用。例如，在农业、环境监测、地理信息等领域，高光谱图像分类技术已得到广泛应用，成为该领域的核心技术之一。以环境监测为例，高光谱图像分类技术能够有效地识别土地覆盖、植被信息，对空气质量、地气相互作用等环境指标进行监测，为环境保护和规划提供大量参考数据。

高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究

高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究摘要：高光谱遥感图像具有信息丰富且具体化的特点，被广泛应用于土地利用、环境监测、农业生产等领域。然而，高光谱遥感图像面临诸多挑战，如高光谱数据的维度高、数据量大、类间互相重叠等。因此，高效分类与解混方法的研究就显得尤为重要。本文主要研究了高光谱遥感图像高效分类与解混方法，并探讨了其在实际应用中的优势和问题。一、引言高光谱遥感图像是一种将地物不同光谱响应从可见光到近红外光谱范围内进行连续采样的遥感技术。相比于传统的彩色遥感图像，高光谱遥感图像能够提供更为详细的地物光谱信息。然而，由于高光谱数据的维度高、数据量大，传统的分类与解混方法在处理高光谱遥感图像时面临较大困难。二、高光谱遥感图像分类方法研究为了高效地对高光谱遥感图像进行分类，研究者们提出了许多分类方法。其中，基于光谱信息的分类方法是最常见的方法之一。该方法通过提取光谱特征，并利用统计模型、聚类算法等来进行分类。此外，基于空间信息的分类方法也得到了广泛应用。这些方法结合了地物的空间分布特征，通过纹理分析等方法来提高分类效果。此外，一些结合光谱和空间信息的联合分类方法也是当前的研究热点。三、高光谱遥感图像解混方法研究高光谱遥感图像解混是指将混合像素分解为其组成物质的过程，是高光谱图像处理的核心问题之一。目前，解混方法可以分为

光谱解混方法和空间解混方法。光谱解混方法主要是通过最小二乘法、线性光谱混合模型等来对单像元进行解混，适用于像元内部的光谱变化相对较小的情况。而空间解混方法则利用相邻像元间的相关性，通过构建像元间的约束条件来实现解混。四、高光谱遥感图像高效分类与解混方法的应用与挑战高光谱遥感图像高效分类与解混方法在土地利用、环境监测、农业生产等领域具有广泛的应用前景。例如，在土地利用方面，高光谱遥感图像的分类结果能够提供准确的土地利用信息，为土地资源管理和规划提供重要的参考依据。然而，高光谱遥感图像的高效分类与解混方法仍然存在一些挑战。例如，高光谱数据的维度高、数据量大，会导致计算量大大增加；同时，高光谱数据的特征冗余度高，类间互相重叠，使得分类与解混的难度加大。因此，如何提高算法的效率和准确性仍然是当前的研究热点。五、结论高光谱遥感图像的高效分类与解混方法具有重要的研究价值和应用前景。通过对高光谱数据的特点进行分析，我们可以发现高光谱数据的高维度性、大数据量、类间互相重叠等问题。因此，需要在分类与解混方法的研究中考虑如何处理这些问题。高光谱遥感图像的高效分类与解混方法的研究还有待进一步深入，并结合实际应用中的需求进行优化和改进。相信在未来的研究中，高光谱遥感图像的高效分类与解混方法将在土地利用、环境监测、农业生产等领域发挥更加重要的作用在本文中，我们探讨了高光谱遥感图像高效分类与解混方法的应用与挑战。这些方法在土地利用、环境监测和农业生产等领域具有广泛的应用前景。然而，由于高光谱数据的高维度

高光谱数据分析与图像分类算法研究

高光谱数据分析与图像分类算法研究随着科技的发展，高光谱遥感技术成为获取地球表面信息的重要手段之一。高光谱数据具有多波段、高光谱分辨率和丰富的光谱信息等特点，对于土地利用、环境监测、农业等领域的研究具有重要意义。然而，高光谱数据规模庞大，如何快速、准确地进行分析和分类成为研究人员关注的焦点。本文旨在探讨高光谱数据分析与图像分类算法的研究现状，并提出了一种基于深度学习方法的高光谱图像分类算法。高光谱数据的分析通常包括数据预处理、特征提取和图像分类三个步骤。在数据预处理阶段，首先需要进行数据的校正、去噪和辐射校准等操作。然后，通过数据预处理技术，将高光谱数据转化为符合算法要求的形式，如标准光谱反射率，以便进行后续的处理和分析。特征提取是高光谱数据分析的关键步骤之一。由于高光谱数据维度高，传统的特征提取方法往往难以捕捉有效的特征信息。因此，研究人员常常运用降维技术，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），将高维的光谱信息压缩到低维空间中，以便后续的处理。此外，还可以运用滤波器和小波变换等技术，提取数据中的纹理、形状等特征。在图像分类阶段，传统的分类方法通常基于统计学、机器学习和人工神经网络等技术。然而，由于传统方法对高维数据处理能力的限制，其分类效果较为有限。近年来，深度学习技术的崛起为高光谱图像分类带来了新的可能性。卷积神经网络（CNN）作为一种有效的高层次特征提取方法，被广泛应用于图像处理领域。研究人员将其应用于高光谱图像分类任务中，取得了较好的效果。此外，还有一些改进的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN），也被用于高光谱数据的分析和分类中。

高光谱图像分类

高光谱图像分类作者：黄何，康镇来源：《科技传播》 2019年第1期摘要近些年来，高光谱遥感技术迅速发展，同时也应用在了非常多的领域中。而高光谱图像分类是其一个重要的方向。但是高光谱图像成像机理复杂、波段繁多、数据量大等特点也向我们传统的图像分类方法提出了挑战。文章综合介绍分析了几种监督分类方法和非监督分类方法。监督分类方法主要介绍了平行多面体分类方法、最大似然分类方法、人工神经元分类方法；非监督分类方法主要介绍了K-mean s分类方法、ISDATA分类方法、谱聚类分类方法。同时还综述了支持向量机分类方法、最小二乘支持向量机分类方法、决策树分类方法等新型分类方法。关键词监督分类；非监督分类；最大似然分类；ISODATA分类；支持向量机分类中图分类号G2 文献标识码A 文章编号1674-67 08【2 01 9）226-0105-04 高光谱遥感技术起源于20世纪80年代初，它是在多光谱遥感技术的基础上发展起来的。经过数十年的发展，现在的高光谱遥感技术已经达到了一定的水平，在很多领域也得到了应用。比如它在农业中的应用，其主要表现在快速、精准地获取各种环境信息，以及农作物生长情况。在大气与环境应用上，在太阳光谱中，大气中的分子，如氧气、臭氧、二氧化碳、水蒸气等成分的反应十分强烈。而因为大气成份生变而引起的光谱差异通过传统宽波遥感方法难以准确识别，而这种差异可通过窄波段的高光谱识别出来。在城市环境与下垫面与环境特征的研究和应用，因为人们生活中的各种活动，使得城市环境与下垫面更为复杂。而高光谱遥感技术的进步，能让人们依据光谱特征，更深入地去研究城市地物，而各种高光谱遥感器的出现，使得对城市的光谱的研究更加系统而全面，也为城市环境遥感分析及制图打下了基础。在地质矿物勘探中的应用，区域地质制图和矿物勘查是高光谱技术主要的应用领域之一，也使得高光谱遥感技术的作用得到了有效的发挥，由于高光谱遥感比起宽波段遥感有诸多不同之处，因此在电磁谱上，每种岩石和矿物所显示出诊断性光谱特征各不相同，根据这一原理能清楚地识别出其中的矿物元素。 1高光谱图像分类方法高光谱图像分类的主要作用机理是，按照待测地物的空间几何与光谱信息，来划分图像中的每个像素，划作不同的类别。高光谱图像可采用监督和非监督两种分类方法。其中的区别在于：非监督分类用于对分类区知之甚少的情况下，在统计和分类时，完全依据的是照像元的光谱特性。非监督分类运算将原始图像的全部波段运用到其中，分类结果与各类像元数有着相类似的比例。因为无需人工干预，非监督分类可采用高度自动化来完成。非监督分类具体步骤如下：初始化各个分类、判断专题、分类合并、确定色彩、分类处理、定义色彩、转换栅格矢量、统计分析。监督分类更依赖于用户的控制，适用于对研究区域了解较透彻的情况下。在这种分类过程中，先选一些能够识别的，或者借助其它信息正确判断出类型的像元，来构建模板，再通过这一模块，使计算机系统对于具有相同特性的像元进行识别。评价分类结果后，对模板进多次优化，从而使它更为准确，并以此为基础做最后的分类。监督分类步骤如下：训练样本并

高光谱图像稀疏解混与分类算法研究

高光谱图像稀疏解混与分类算法研究随着遥感技术的飞速发展,高光谱遥感图像数据已经广泛地应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域。因此,高光谱遥感图像数据的处理十分重要且具有实际应用价值。高光谱图像数据的解混精度和高光谱遥感图像的分类精度影响着高光谱遥感图像数据的后续应用,因此,高光谱图像的解混和分类是高光谱遥感图像处理中的关键性问题,也是后续研究和应用的重要基础。其中,在高光谱图像数据解混算法中,基于稀疏约束的解混算法已经成为解混算法的热点。现有的多目标稀疏解混算法虽然能解决传统稀疏解混算法中不能直接优化非凸₀L范数和权重参数不能自适应选择的问题,但是仍存在因随机分组策略的缺陷及拐点选解具有单一性,从而导致高光谱图像数据解混精度不高的问题。在高光谱图像分类算法中,现有的高光谱图像生成式对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）分类算法虽然能够解决高光谱图像数据冗余度大,标记样本有限的问题,但是仍存在不能提取全部的光谱特征和空谱联合特征的不足之处,使得高光谱图像分类精度有待提升。本文针对现有高光谱图像稀疏解混算法和高光谱图像分类算法的不足,做了以下两方面的研究工作:首先,针对现有高光谱图像多目标稀疏解混算法中存在因随机分组策略的不足及拐点选解具有单一性而导致高光谱图像解混精度不高的问题,本文提出一种基于大规模多目标进化算法（Evolutionary Algorithm for Large-scale Many-objective Optimization,LMEA）的高光谱图像稀疏解混算法。首次引入LMEA算法中的决策变量分组策略,并提出有约束拐点区域选解策略来提升高光谱图像数据稀疏解混的精度。

高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究

高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究遥感技术已经成为了现代地球科学中不可或缺的一部分，这种技术通过对地球表面的各种信息进行多波段、多角度、多时相的采集和处理，可以形成一系列高分辨率遥感图像。其中，高光谱遥感图像是一种获取地表物质高光谱信息的遥感技术，这种技术可以获取大量的物质光谱信息，为我们研究地球科学和环境变化提供了重要的数据来源。在高光谱遥感图像中，物质对不同波长的电磁辐射的反射和吸收的不同程度是其与众不同的特性。由于不同的物质对不同波段的辐射产生的反应不同，固有光谱和在远距离上的高光谱遥感图像可以很好地区分不同物质。在高光谱遥感图像研究中，特征提取和分类算法是研究的两个重要方面。因此，本篇文章将探讨高光谱遥感图像的特征提取和分类算法的研究进展和应用现状。一、特征提取在高光谱遥感图像中，特征提取是一项至关重要的技术。特征提取的主要任务是将高光谱遥感图像中每个像元的光谱信息转化成低维空间的特征，以减少信息冗余和处理量，同时保留物体空间分布和分类信息。常用的特征提取方法包括如下几种。 1. 主成分分析（PCA）

PCA是一种线性变换的方法，可以将高维空间中的数据降维到低维度的特征空间。在高光谱遥感图像中，PCA方法可以对数据矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的主特征向量。这些主成分可以描述遥感图像的大部分空间信息，对于多波段数据的降维处理非常有效。 2. 独立成分分析（ICA） ICA是一种非线性变换的方法，可以将遥感图像中的光谱信息进行分离和隔离，从而得到更加明确的光谱信息。在高光谱遥感图像中，ICA可以对数据矩阵进行特征值分解，找到可以独立分离的成分。这些成分可以帮助我们更好地理解高光谱遥感图像中的光谱结构，并提高物体检测和分类的准确率。 3. 小波变换（WT） WT是一种非平稳信号的频域分析方法，可以用于多尺度分析和特征提取。在高光谱遥感图像中，WT可以将数据矩阵分解为一组小波系数，这些系数可以反映不同尺度下的物体信息。采用WT可以有效地提取出特定波段和频率下的光谱特征，是遥感图像特征提取的重要方法之一。二、分类算法在高光谱遥感图像分类中，分类算法是实现自动地对遥感图像进行分类的关键技术。常用的分类算法包括如下几类。

高光谱 libsvm 分类

高光谱libsvm 分类高光谱图像分类是指对高光谱图像中的每个像素点进行分类，将其归为不同的类别。下面是一个简单的高光谱图像分类代码示例，使用的是支持向量机（SVM）分类器。首先，需要导入必要的库和数据集： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_sample_image # 加载示例高光谱图像 dataset = load_sample_image('data/flower.jpg') X = dataset.data.reshape(-1, 3) y = np.zeros(X.shape[0]) # 选择前1000个像素点作为训练集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X[:1000], y[:1000], test_size=0.2, random_state=42)

接下来，使用支持向量机（SVM）分类器对高光谱图像进行分类： # 定义SVM分类器 classifier = svm.SVC(gamma=0.001) # 训练模型 classifier.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = classifier.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 最后，可以将分类结果可视化： # 可视化分类结果 plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.subplot(211) plt.imshow(dataset) plt.title("Original Image") plt.axis("off")

一种新的高光谱图像分类方法

一种新的高光谱图像分类方法作者：杨月桃王茂芝郭科来源：《无线互联科技》2013年第09期摘要：基于像元波谱曲线特征提取进而利用所提取的特征进行分类是高光谱图像分类的重要研究内容。提出了一种基于傅里叶变换幅度谱的高光谱遥感图像分类新方法，也就是利用像元波谱曲线傅里叶变换幅度谱最值单一特征实现对地物的分类识别。关键词：高光谱图像分类；特征提取；傅里叶变换遥感图像分类是利用计算机对图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析和特征选择，并通过一定的手段将特征空间区分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划分到各子空间中去。

1 基于傅立叶变换幅度谱的高光谱遥感影像分类 1.1 傅立叶变换简介傅里叶变换作为信号处理变换域分析中一种最常用的基本方法，能从频率的角度对某些时空域中比较复杂或者无规律导致无法清晰认识的信号进行分析、设计和理解。频域分析方法在通信、力学、量子物理等多种领域中得到广泛的应用，本文是将其中的一种变换方法应用于高光谱图像的特征提取以及图像分类。 1.2 基于傅立叶变换幅度谱的分类算法设计上文中已证实对于不同的矿物，对其波谱曲线作傅里叶变换后的幅度谱最值具有可分性，可在此基础上进行高光谱影像的分类。首先依次提取出分类目标影像中每个像元点的特征值后组成特征值矩阵，再利用欧式距离与波谱库的矿物曲线特征值相匹配将各像元点分配到各指标特征中从而完成高光谱影像的分类。基于DTFT的高光谱影像分类方法流程如下：（1）确定被分类影像的分类类别K；（2）提取波谱库中标准矿物波谱曲线进行DTFT变换（公式（2）），提取幅度谱中最大值作为特征值参照数列sample[K]；（3）对高光谱遥感影像image[M1，M2，N]的每个像元点依次作离散时域傅里叶变换，得到每个像元的反射率曲线对应一个特征值；（4）统计变换后的特征值形成特征值矩阵S[M1，M2]；（5）比较特征参照数列与特征值矩阵之间的欧式距离min|S （m1，m2）-san，ple（k）|，进行影像分类。 2 应用分析 2.1 数据源实验数据中的参照数据sample由表1中八种矿物特征值组成一维数列。待分类数据image 是利用此八种波谱库标准矿物样本制作的一个56×32×N的模拟数据矩阵，N为波段数，每8×8个矩阵块储存一种矿物或者多种矿物的随机比例线性混合，其中，①：含砷黄铁矿、②：斜辉石、③：斧石、④：蓝铜矿、⑤：重晶石、⑥：古铜辉石、⑦：基铁矾、⑧：斜绿泥石； 2.2 实验方案该实验主要是利用matlab編程实现对上述数据立方体的特征提取以及分类。为了验证算法的可行性，此处利用已知的矿物光谱建立了数据立方体示。进行了基于先验知识的光谱影像处理，通过实验结果来对算法进行验证分析。 2.3 结果分析

浅谈高光谱图像融合方法

浅谈高光谱图像融合方法高光谱图像融合是一种利用高光谱和其他传感器图像进行信息融合的技术，旨在通过将不同光谱图像的信息融合在一起，提高对地物的识别和分类能力。高光谱图像融合方法现在被广泛应用于遥感、农业、环境监测和军事等领域。本文将对高光谱图像融合的方法进行浅谈，并讨论其在实际应用中的意义。一、高光谱图像融合的意义高光谱图像融合能够获得高光谱和其他传感器图像的有益信息，并组合成一幅全新的多模态图像。这样做具有以下多重优势： 1. 提高空间分辨率：高光谱图像通常具有较高的光谱分辨率，但其空间分辨率较低。通过融合其他传感器图像，可以提高高光谱图像的空间分辨率，从而更准确地识别地物。 2. 增强目标识别能力：不同传感器图像在捕捉地物信息时具有不同的特点。通过融合这些信息，可以增强对地物的识别能力，特别是那些需要多个特征的地物。 3. 提高图像质量：高光谱图像融合可以去除原始图像中的噪声和其他干扰因素，从而提高图像的质量和清晰度。 4. 丰富地物信息：高光谱图像融合可以获得不同频段和波段的信息，有助于更全面地了解地物的光谱特征和组成结构。高光谱图像融合方法主要分为基于像素级和基于特征级两大类。以下是常见的高光谱图像融合方法： 1. 基于像素级的融合方法（1）加权平均法：将不同传感器图像的像素按一定权重进行加权平均，得到融合后的图像。（2）PCA（主成分分析）：利用PCA方法将高光谱图像降维，然后与其他传感器图像进行融合。（3）Wavelet变换：将高光谱图像和其他传感器图像分别进行小波变换，然后将它们的小波系数进行融合。（1）分解-重构法：将高光谱图像分解成不同层次的细节和轮廓信息，再与其他传感器图像的特征进行融合。（2）像素级和特征级结合：综合利用像素级和特征级的融合方法，以充分利用不同方法的优势。