一种高光谱遥感影像端元自动提取方法

高光谱遥感影像的提取和处理方法近年来，随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感影像的获取成为了现实。

高光谱遥感影像是指通过遥感仪器获取的光谱范围较广的遥感影像，其相较于传统遥感影像具有更高的空间和光谱分辨率。

在许多领域，包括环境保护、农业、城市规划等，高光谱遥感影像的提取和处理方法具有重要的应用价值。

一、高光谱遥感影像的获取高光谱遥感影像的获取需要使用高光谱遥感仪器，该仪器能够捕捉到丰富的光谱信息。

一般来说，高光谱遥感仪器由多个波段的传感器组成，这些传感器能够同时记录多个波段的图像。

获取的高光谱遥感影像通常具有数百个波段，使得我们在遥感影像处理中能够获取更多的光谱信息。

二、高光谱遥感影像的预处理在进行高光谱遥感影像的提取和处理之前，我们需要对其进行预处理。

预处理的目的是提高图像的质量和减小噪声的影响。

常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

辐射校正旨在消除遥感影像中的辐射差异，以便更好地比较不同区域的反射率。

大气校正则旨在消除大气引起的影响，使得遥感影像更加准确。

几何校正则是为了将遥感影像的几何形状与地形相匹配。

三、高光谱遥感影像的特征提取高光谱遥感影像的特征提取是指从遥感影像中提取出我们感兴趣的信息。

常见的特征提取方法有以下几种：1. 光谱特征提取光谱特征提取是指通过对高光谱遥感影像每个波段的分析，提取出不同波长下的光谱信息。

这些信息可以用于分类、识别和分析。

常见的光谱特征提取方法包括光谱曲线拟合、波段选择、光谱角等。

2. 空间特征提取空间特征提取是指通过对高光谱遥感影像空间分布的分析，提取出图像上不同位置的信息。

常见的空间特征提取方法包括纹理特征、形状特征、结构特征等。

3. 混合特征提取混合特征提取是指将光谱特征和空间特征相结合，提取出更全面的图像信息。

这种方法更常用于高光谱遥感影像的分类与识别。

四、高光谱遥感影像的分类与识别高光谱遥感影像的分类与识别是利用图像处理和分类算法对遥感影像进行分析，将其划分为不同的类别。

高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化高光谱遥感图像是一种获取地面物体反射光谱信息的重要数据源。

在资源环境监测、农业生产、城市规划等领域，高光谱遥感图像的特征提取与分类算法优化具有重要意义。

本文将重点探讨高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化的方法和技术。

一、高光谱遥感图像的特征提取方法在高光谱遥感图像中，每个像素点包含多个波段的光谱信息，因此特征提取主要是从光谱、空间和纹理等多个方面进行。

以下介绍几种常用的特征提取方法：1. 光谱特征提取：光谱特征提取是指通过分析各个波段的光谱反射率，获取区分不同地物的特征。

常用的方法有平均光谱曲线、光谱强度、光谱比值等。

可以利用统计学方法或者光谱分解等技术进行光谱特征提取。

2. 空间特征提取：空间特征提取是指通过分析高光谱图像像素点之间的空间关系，提取地物的空间分布特征。

常用的方法有纹理特征、空间模式指数等。

可以利用滤波器、卷积操作、灰度共生矩阵等技术进行空间特征提取。

3. 纹理特征提取：纹理特征提取是指通过分析高光谱图像中地物表面纹理的特征，提取地物的纹理信息。

常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。

可以通过计算纹理特征的统计值或者采用机器学习方法进行纹理特征提取。

以上是高光谱遥感图像中常用的特征提取方法，通过综合运用各种方法，可以获得更多的特征信息，提高特征提取的准确度和鲁棒性。

二、高光谱遥感图像的分类算法优化高光谱遥感图像分类是指将图像中的每个像素点划分到不同类别中，以实现对地物的识别和分类。

分类算法的优化可以提高分类的准确性和效率。

以下介绍几种常用的优化算法：1. 监督分类算法优化：监督分类算法是指在训练样本的基础上，通过对特征进行提取和选择，利用统计学或模型建立分类器，实现对遥感图像进行分类。

常用的监督分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。

通过优化特征选择、样本分布策略和分类器参数等方面，可以提高分类的准确性。

高光谱遥感影像端元提取方法对比【摘要】本文在SMACC法和PPI法端元提取基础上，得到高光谱遥感影像端元丰度图，之后用SVM法进行分类。

通过分类结果精度来评价端元提取的优劣。

实验结果表明，基于PPI的线性混合像元分解得到的丰度图用SVM分类效果最佳，整体精度达87.59%，而基于SMACC法结合SVM分类的效果和直接应用SVM分类次之，整体精度分别是83.84%和85.16%。

【关键词】高光谱；端元；支撑向量机（SVM）Comparison of Endmember Extraction Methods from Hyperspectral ImageJIN Wen-ping XIAO Ke－ke（School of Geoscience and Info-Physics, Central South University，Changsha Ｈｕｎａｎ，410083，China）【Abstract】In this paper, SMACC method and PPI method were used to extract endmembers. Then the abundance maps which were derived from endmembers were classified by SVM method. At last ,we evaluated the quality of endmember extraction methods by classification precision. The results show that the PPI-SVM is the best method and the overall precision is 87.59% while that of the SMACC-SVM method and the SVM method are 83.84% and 85.16%.【Key words】Hyperspectra；Endmember；Support vector machine（SVM）０引言高光谱遥感技术丰富的空间维、光谱维信息受到国际研究者的广泛关注，具有广阔的发展应用前景[1]。

基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究1. 引言1.1 研究背景和意义随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像已经成为地理空间信息获取的主要手段。

从高分辨率遥感影像中自动提取道路信息，对于城市规划、交通管理、灾害监测等领域具有重要的应用价值。

然而，传统的基于图像处理的方法在道路提取中往往受到噪声、阴影、光谱变异等因素的干扰，难以实现高精度、高效率的自动提取。

深度学习技术的兴起为遥感影像道路自动提取提供了新的解决方案。

通过深度学习模型的学习和优化，可以从复杂的遥感影像中准确地提取出道路信息，大大提高了道路提取的精度和效率。

1.2 国内外研究现状国内外学者在基于深度学习的遥感影像道路提取方面进行了大量的研究。

早期的研究主要集中在利用卷积神经网络（CNN）进行道路提取，通过设计不同的网络结构和训练策略来提高提取精度。

近年来，随着全卷积网络（FCN）和U-Net等模型的提出，研究者开始尝试利用这些模型进行遥感影像的道路提取，取得了显著的效果。

此外，还有一些研究将深度学习与其他技术相结合，如条件随机场（CRF）、图模型等，以进一步提高道路提取的准确性。

1.3 研究目标和方法本文的研究目标是基于深度学习技术，设计并实现一种高精度、高效率的高分辨率遥感影像道路自动提取方法。

为实现这一目标，本文将采用以下研究方法：首先，对高分辨率遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、正射校正等步骤，以提高影像质量；其次，设计一种基于深度学习的道路提取模型，通过大量的训练数据对模型进行训练和优化；最后，对提取结果进行后处理和优化，以提高道路提取的准确性和完整性。

2. 高分辨率遥感影像数据预处理2.1 数据来源和特性本文所采用的高分辨率遥感影像数据主要来源于卫星遥感平台。

这些数据具有高空间分辨率、多光谱特性和丰富的地物信息。

然而，由于受到大气条件、传感器误差等因素的影响，原始遥感影像往往存在辐射失真、几何变形等问题，需要进行预处理以消除这些影响。

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。

专利名称：基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法
专利类型：发明专利
发明人：普晗晔,王斌,张立明
申请号：CN201110069831.0
申请日：20110323
公开号：CN102136067A
公开日：
20110727
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为一种基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法。

本发明采用采用线性混合模型，在已知高光谱数据集和端元数目的基础上实现端元提取。

该方法是一种基于单形体几何的端元提取方法，它将Cayley-Menger行列式引入单形体的体积计算，从而利用Hermite矩阵的分块特性和求逆引理方便快捷的实现端元的有效提取。

在基于高光谱遥感图像的高精度的地物分类以及地面目标的检测和识别方面具有特别重要的应用价值。

申请人：复旦大学
地址：200433 上海市杨浦区邯郸路220号
国籍：CN
代理机构：上海正旦专利代理有限公司
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基于高光谱遥感的岩矿端元识别及信息提取研究林娜;杨武年;刘汉湖【摘要】以美国内华达州Cuprite地区的AVIRIS数据作为数据源,通过最小噪声分离变换(MNF)确定影像数据内在的维数,隔离数据中的噪声；然后计算像元纯净指数(PPI),得到“极纯”像元；将之输入到N维可视化器中提取端元波谱；利用波谱库进行波谱分析识别端元；最后利用匹配滤波(MF)和混合调制匹配滤波(MTMF)进行矿物信息提取,发现MTMF矿物信息提取的结果明显优于MF,并且对于分布比较集中的矿物识别的效果要更好.%AVIRIS reflectance data inCuprite,Nevada,United States was used. First the image intrinsic dimension was determined and data noise was isolated by minimum noise fraction rotation; then pixel purity index (PPI) was calculated and 7 "very pure" pixels was obtained. Afterwards, put them into n-dimensional visualizer to extract endmember spectrum; and the endmember was identified by the spectral analysis. At last the Matched Filtering (MF) and Mixture-Tuned Matched Filtering (MTMF)was used for mineral information extraction. The MTMF results are significantly better than MF,and for minerals which have a concentrated distribution the result is much better.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2011(000)005【总页数】108页(P11-117,99)【关键词】高光谱;AVIRIS;PPI;N维可视化器;端元;混合调制匹配滤波【作者】林娜;杨武年;刘汉湖【作者单位】成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室/遥感与GIS研究所,成都610059;重庆工商大学重庆市发展信息管理工程技术研究中心,重庆400067;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室/遥感与GIS研究所,成都610059;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室/遥感与GIS研究所,成都610059【正文语种】中文【中图分类】TP721 引言80年代初期成像光谱概念的出现，使光学遥感进入了一个斩新的阶段——高光谱遥感。

第13卷第6期 2008年6月中国图象图形学报Journal of Image and GraphicsV01.13,No.6 June,2008一种无监督高光谱图像分类算法余红伟h2’ 张艳宁2’ 袁和金2’(西北工业大学理学院,西安7100722’(西北工业大学计算机学院,西安710072摘要为了实现对无任何先验知识的高光谱遥感数据的全自动分类,提出了一种关于高光谱图像的无监督分类算法。

该算法将高光谱图像的凸面几何特征与光谱特征相结合,通过自动提取端元,并利用所提取的端元进行类别识别来实现高光谱图像的自动分类。

此算法的特点是原理简单、易于实现、适应性广,而且不需要任何辅助支持和人工干预。

实验结果表明,该算法能够获得较好的分类效果。

关键词高光谱图像无监督分类端元凸面几何原理中图法分类号:TP751文献标识码:A 文章编号:1006-8961(200806-1123.05An Unsupervised Classification Algorithm for Hyperspectral ImagerySHE Hong.wel’1・”,ZHANG Yah—ning”,YUAN He-jin2’”(School ofScience,Nonhwestern Polytechnical University,。

Xi'an 710072”(School ofCompeer Science,Nonhwes阳m Polytechnical University,Xi'an 710072 Abstract In order to classify the data of Hyperspectral remotesensing images automaticallywithout prior knowledge,an unsupervised classification algorithm is presented based On the conception of convex geometry and spectral features in this paper.The endmembers are selected step by step during processing and each endmember can be identified as one class.The advantages of this algorithm are simple in theory,easy to accomplish,widely used,and withoutanymanual assistance. The experiment shows that the classifying result of this algorithm is satisfied.Keywords hyperspectral image,unsupervised classification,endmember,conception of convex geometry1引言高光谱图像处理是一个新兴的研究领域,也是当前图像处理的前沿。