高光譜遙感影像降維及分類方法研究.pdf

1、高光譜遙感是20世紀(jì)80年代興起的新型對(duì)地觀測(cè)技術(shù)。其獲取的高光譜圖像具有很高的光譜分辨率，為地物提供了豐富的細(xì)節(jié)信息，被廣泛運(yùn)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、地質(zhì)、海洋、軍事等各個(gè)領(lǐng)域。然而，高光譜圖像數(shù)據(jù)量龐大，為其應(yīng)用和分析造成了不便，如何從海量的數(shù)據(jù)中高效快速的提取有用信息是其應(yīng)用的前提。本文在研究了現(xiàn)有高光譜圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上，以北京市昌平縣小湯山PHI數(shù)據(jù)為例，提出了將蟻群算法(ACO)、獨(dú)立分量分析法(ICA)、支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)

2、合的高光譜圖像處理方法，主要工作如下:
　　 (1)系統(tǒng)總結(jié)了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)降維方法和圖像分類方法?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)降維方法包括波段選擇和特征提取兩種，波段選擇包括基于信息量準(zhǔn)則和基于類間可分性原則的兩個(gè)方面。特征提取包括獨(dú)立分量分析、主成分分析、最小噪聲分離等?，F(xiàn)有的分類方法包括最小距離分類、最大似然分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、支持向量機(jī)分類等。
　　 (2)深入研究了蟻群算法基本原理和獨(dú)立分量分析原理，在此基礎(chǔ)上提出了ACO-ICA數(shù)

3、據(jù)降維方法，即運(yùn)用蟻群算法進(jìn)行波段子空間劃分，在子空間內(nèi)進(jìn)行ICA變換的數(shù)據(jù)降維方法。通過蟻群算法將高光譜圖像波段空間劃分為4個(gè)子空間，再在各子空間內(nèi)進(jìn)行ICA變換，提取出特征值較大的特征分量。將各子空間內(nèi)變換得到的新特征進(jìn)行組合，得到了包含信息量最大且無波段相關(guān)性的新特征數(shù)據(jù)。
　　 (3)詳細(xì)介紹了支持向量機(jī)原理，提出了基于ACO-ICA的支持向量機(jī)分類方法。將基于ACO-ICA降維的數(shù)據(jù)和基于全局ICA降維的數(shù)據(jù)采用支持向