高光譜數(shù)據(jù)庫中基于特征的分類方法研究.pdf

1、高光譜遙感在地質(zhì)勘探、監(jiān)測地球環(huán)境和指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用,對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行信息挖掘是遙感應(yīng)用的前提和基礎(chǔ)。在高光譜數(shù)據(jù)獲取的過程中,由于受外界環(huán)境因素的影響,光譜數(shù)據(jù)往往會有一定的偏差,需要對其進(jìn)行必要的處理,同時,由于遙感技術(shù)的發(fā)展,光譜數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出波段多、數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),所以也要對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,利用提取后的特征參量經(jīng)行分類處理。本文在研究高光譜成像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,對數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取進(jìn)行了相關(guān)討論,在此基礎(chǔ)上對決策

2、樹分類和主成分分析方法進(jìn)行了深入研究,建立了分類處理模型,并應(yīng)用于光譜數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。
　　 本文的主要工作包括四個方面:
　　 首先,在數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取方面,根據(jù)高光譜的成像特點(diǎn),分析了巖礦和植被的光譜特性,研究了預(yù)處理在光譜數(shù)據(jù)處理方面的重要性,在預(yù)處理的基礎(chǔ)上,針對巖礦和植被分別探討了特征提取模型。
　　 其次,以特征提取模型為基礎(chǔ)進(jìn)行特征提取,通過對提取的特征結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計分析,定性分析了特征參數(shù)對分類算

3、法的影響,并以植被和巖礦典型地物為例進(jìn)行了光譜特征提取分析,分析結(jié)果為特征分類提供了數(shù)據(jù)支持。
　　 再次,在高光譜數(shù)據(jù)分類方面,結(jié)合所提取的光譜特征,分別從決策樹分類方法和主成分分析方法兩方面對高光譜數(shù)據(jù)分類進(jìn)行了研究。決策樹分類方法是基于光譜維特征信息能夠體現(xiàn)植被生理特性的基礎(chǔ)上,利用提取的八個特征參量進(jìn)行了分類算法的研究:主成分分析方法是基于主成分能夠突出感興趣的光譜特征,利用主成分中的前兩個主成分對巖礦進(jìn)行了分類研究。實(shí)