高光谱遥感图像分割算法研究

深度学习在遥感图像处理中的应用探讨关键词：遥感图像处理；深度学习；应用探讨1. 前言近年来高光谱、高时间及高空间等遥感图像的分辨率得到了快速发展，对地观测网络主要特点是高量级、多样化、多变性及不确定性可提供的遥感数据为PB 级。

与传统测量手段相比，遥感技术可对地球数据及其变化进行采集分析，在国土规划及各类资源储量调查等方面不断扩大了应用覆盖面。

遥感技术开展的相关研究的热点之一就是对目标的分类识别，根据预先确定的研究任务，表现在遥感技术方面的问题有：一是数据特征难以保证达到可分性；二是被标记数量不多的实例。

各类遥感图像之间在其主要特点和分类要求方面的难以达到一致性，诸如像元在不同光谱中的有不同的波谱特征、存在现象和异物的光谱存在差异等，使分类任务面临的挑战较大，针对分辨率较高的遥感图像其连续性和有效性的空间特征对分类结果质量具有关键性作用。

遥感图像只依赖于人工进行分类具有较大难度，而深度学习模型对于遥感图像的分类、识别思路和方法具有一定的创新性，卷积神经网络、全卷积神经网络及循环神经网络等都是目前深度学习的主流模型，在遥感图像处理过程中可采用深度学习技术有效分类及识别。

2. 深度学习概述深度学习有效利用低层特征，形成高层对抽象性更高的特征或类别进行表示的过程。

此过程中利用对信息的获取后学习，与传统浅层学习有明显差异，其主要优势表现在：一是对模型结构更重视其深度，并具有多隐层节点。

多隐层在人工神经网络中有较强的特征学习能力，在本质上描述数据的学习特征，在分类或可视化方面更有利。

二是以特征学习为重点，信息技术的迅猛发展使数据更深入地描述其内在之间关系。

以相对于自然影像而言，遥感图像之间有较为明显的差异。

与遥感图像性质相结合，使深度学习进一步提高遥感数据处理服务能力，应将以下问题解决：一是处理遥感图像因数据密度和视场的特殊性，缺乏标记样本较为常见，对深度学习模型的训练有较大程度的影响。

二是结合高维遥感数据的相关特点分析，在普通自然图像模型方面，深度学习效果不佳，而对高效深度学习网络的研究设计符合遥感数据特点的程度是目前的研究热点之一。

高光谱图像分类方法综述作者：雷湘琦来源：《科学与财富》2020年第24期摘要：过去数十年中，高光谱图像的研究与应用已经完成了从无到有、从差到优的跨越式发展。

在对其研究的众多方面中，高光谱图像分类已经成为了一个最热的研究主题。

研究表明空间光谱联合的分类方法可以取得比仅依赖光谱信息的逐像素分类方法更好的分类效果。

本文将对众多的空间光谱联合分类方法进行归类和分析。

首先介绍高光谱图像中相邻像素间的两类空间依赖性关系，因而可将现有的空谱联合分类方法分为依赖固定邻域和自适应邻域两类。

关键词：高光谱遥感;图像分类引言高光谱遥感（Hyperspectral Image，HSI）是20世纪以来遥感发展中十分突出的一个方面。

其通过搭载在不同空间平台上的成像光谱仪和非成像光谱仪等高光谱传感器，在一定波谱范围内，以数十甚至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像。

与多光谱遥感影像相比，高光谱影像不仅获得地表图像信息，同时也获得光谱信息。

但是，随着参与运算波段数目的增加，会出现分类精度“先增后降”的现象，即Hughes现象。

本文将对空间光谱联合分类的方法进行着重介绍和总结，还将对从前经典述各类算法进行总结归纳，探讨一些其中具有代表性的方法的原理，对其进行总结，以期找出其中的联系。

1;;;; HSI图像空谱联合分类方法高光谱图像分类的目标是依据样本特征为图像中的每个像元赋予类别标签。

不同地物具有不同的光谱曲线，因此有许多利用光谱信息的方法被提出来用于高光谱图像分类，代表性方法有支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、稀疏表示分类（Sparse Representation Classification，SRC）等。

此类逐像素的分类方法有计算简单、便于拓展等特点，然而此类方法并未考虑样本的空间关联性，这会导致两个主要问题：1）在较小的样本下难以对如此高维的数据学习出一个高精度的分类器，这即是著名的休斯现象;2）高维的光谱特征往往会导致分类模型中需要估计参量的增加，这会造成过拟合以至于模型的泛化性能难以提升。

高光谱图像处理与分析技术研究与应用高光谱图像处理与分析技术是一种利用高光谱图像获取和处理数据的技术。

它结合了光学、遥感、计算机科学和统计学等多学科的知识，旨在提取地物光谱信息、监测和分析环境变化、实现目标识别等应用。

高光谱图像处理与分析的流程包括数据获取、数据预处理、特征提取和目标识别等步骤。

首先，高光谱图像是通过高光谱遥感设备获得的，可以获取到地物的多个光谱波段信息。

数据预处理是为了去除噪声、校正图像等，使得图像更加清晰和准确。

特征提取是对图像进行分割和分类，从中提取出地物的特征信息。

目标识别是根据这些特征信息来判断地物的类别，并进行进一步的分析。

高光谱图像处理与分析技术在许多领域都有重要的应用价值。

首先，在农业中，利用高光谱图像可以对作物的生长状况、病虫害等进行监测和分析，帮助农民调整农作物的管理策略，提高农作物的产量和质量。

其次，在环境监测中，高光谱图像能够对大气污染、土壤质量、水质等进行监测，实现环境变化的动态监测和模拟预测。

此外，在城市规划和交通管理中，高光谱图像处理与分析技术可以帮助相关部门有效地进行资源利用和交通流量管理。

更为重要的是，在医学领域，高光谱图像处理与分析技术可以为医生提供更准确的影像诊断，促进疾病的早期发现和治疗。

然而，高光谱图像处理与分析技术也存在一些挑战和问题。

首先，高光谱图像的数据量大，处理起来时间和空间复杂度较高。

其次，不同遥感平台的高光谱图像具有不同的特点，如空间分辨率、光谱分辨率等，需要根据具体应用场景进行选择和优化。

此外，在目标识别过程中，需要考虑到不同地物的光谱特征和相互之间的干扰，以提高目标识别的准确性和实用性。

为了进一步提升高光谱图像处理与分析技术的研究与应用水平，我们可以从以下几个方面进行努力。

首先，需要加强对高光谱图像处理算法的研究与优化，提高图像的质量和准确性。

其次，可以利用机器学习和人工智能等技术，构建高效的目标识别模型，提高目标识别的效率和准确度。

高光谱图像分割研究的开题报告【开题报告】一、选题背景高光谱成像技术是一种将光谱和空间信息结合的无损成像技术，它不仅可以提供高精度的光谱信息，还可以提供具有高空间分辨率的图像信息。

在遥感、医学、生物学等领域，高光谱图像在物体识别、分类、定量分析等方面具有广泛应用。

然而，高光谱图像中的光谱信息和空间信息存在于不同的维度，并且这些信息之间存在着复杂的关系，从而使得高光谱图像的分割成为一项具有挑战性的任务。

因此，高光谱图像分割成为了高光谱成像技术研究领域中的热点问题。

二、研究目的和意义高光谱图像分割是高光谱成像技术中的重要研究问题之一。

准确地分割高光谱图像对于进行物体识别、分类、监测等具有重要意义的任务具有关键作用。

现有的高光谱图像分割算法存在一些问题，如分割精度低、时间复杂度高等，因而有必要对高光谱图像分割算法进行研究和探索。

本研究旨在设计一种高效、准确的高光谱图像分割算法，提高高光谱图像分割的精度和效率，为高光谱成像技术的研究和应用提供支持。

三、研究内容和方法本研究将围绕高光谱图像分割展开，主要研究内容包括：1、高光谱图像分割算法设计与优化；2、基于深度学习的高光谱图像分割方法；3、高光谱图像分割实验验证与分析。

研究方法将包括文献调研、算法设计、实验验证等多种方法，其中重点是基于深度学习的高光谱图像分割方法的设计和实现。

具体实验将基于公开的高光谱数据集进行，对结果进行定量分析和比较。

四、研究进度安排本研究计划分为以下阶段：1、熟悉高光谱成像技术和高光谱图像分割相关理论，进行文献调研；2、设计高效、准确的高光谱图像分割算法，并进行优化；3、基于深度学习的高光谱图像分割算法实现；4、在公开的高光谱数据集上进行实验，并对结果进行分析和比较；5、完成毕业论文撰写和答辩。

五、预期成果和创新点本研究旨在设计一种高效、准确的高光谱图像分割算法，预计可以取得以下成果：1、设计出一种高精度、高效的高光谱图像分割算法，并在实验中验证其有效性；2、基于深度学习的高光谱图像分割算法，具有较强的普适性和鲁棒性，可以应用于多种高光谱成像应用场景；3、本研究设计的高光谱图像分割算法具有一定的创新性，并在高光谱成像领域具有一定的应用前景。

高光谱图像地物分类和分割方法研究的开题报告一、研究背景高光谱遥感技术是遥感技术中的一种新型技术，它可以对地表的物质成分进行精细化的探测。

高光谱图像具有较高的光谱分辨率，能够获取到地物的大量光谱信息。

因此，高光谱图像在地物分类和分割领域有着广泛的应用，例如：城市规划、土地利用、农业生产等。

高光谱遥感图像的分类和分割是高光谱图像处理的重要研究领域，可以通过对图像进行预处理、特征提取和分类方法等方面的优化，提高高光谱图像分类和分割的精度和效率，在实际应用中起到重要的作用。

二、研究内容1. 高光谱图像的预处理对高光谱图像进行预处理，包括了噪声去除、波段选择、数据降维等一系列工作。

其中，波段选择是预处理中的一个重要步骤，可以针对不同的分类和分割对象，选择合适的波段进行分类和分割。

2. 高光谱图像的特征提取特征提取是高光谱图像分类和分割的关键步骤，通常包括了光谱特征和空间特征两个方面。

光谱特征是指通过对不同波段的光谱响应值进行分析和提取，得到具有代表性的特征向量。

空间特征是指通过对图像进行空间分析和处理，提取出与地物分布、形状等相关的特征。

3. 高光谱图像的分类方法分类方法是高光谱图像分类和分割中的核心步骤，通常包括了基于像素的方法、基于目标的方法以及基于深度学习的方法。

目前，基于深度学习的方法在高光谱图像分类和分割领域表现出了较好的效果，成为研究热点之一。

4. 高光谱图像的分割方法高光谱图像分割是指将图像中的像素分成不同的地物分类，通常包括了基于区域的方法、基于像素的方法以及基于深度学习的方法。

其中，基于深度学习的方法表现出了较好的效果，成为研究热点之一。

三、研究意义高光谱图像分类和分割是遥感图像领域的重要研究方向，对于研究地表的物质成分、精准农业、城市规划等领域具有重要的应用价值。

本研究旨在探究高光谱图像分类和分割的关键技术，为高光谱图像的精准应用提供技术支持和理论指导。

四、研究方法本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方式，通过对高光谱图像分类和分割方法的分析、实验验证，提出新的高光谱图像分类和分割方法，提高高光谱图像分类和分割的精度和效率。

基于模糊聚类的SAR图像分割算法研究摘要：本文针对合成孔径雷达（SAR）图像分割问题，提出了一种新的基于模糊聚类的图像分割算法。

首先，通过对SAR图像进行预处理，提取出SAR图像的特征向量；其次，利用模糊聚类算法对特征向量进行聚类，得到不同的图像区域；最后，根据聚类结果，对原始SAR图像进行分割。

在仿真实验中，本算法在分割准确率和分割速度方面均比传统算法有较大的提升，具有良好的应用前景。

关键词：SAR图像；图像分割；模糊聚类；特征向量；分割准确率；分割速度1. 引言SAR图像具有极高的分辨率和时空特性，因此在军事、遥感等领域得到了广泛应用。

其中，SAR图像分割是SAR图像处理中的重要问题，其目的是将SAR图像划分为不同的区域，进而对图像进行进一步分析和处理。

传统的SAR图像分割算法主要基于阈值、边缘和区域生长等方法，但这些方法往往受到图像噪声、复杂背景和弱边缘等问题的影响，导致分割结果不够准确。

因此，提出一种高效、精确的SAR图像分割算法具有重要的理论与实际意义。

2. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法，其基本思想是将图像像素划分为不同的类别。

与传统的聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个类别，从而能够更灵活地适应图像的复杂性。

本文采用了基于模糊C均值（FCM）算法的图像分割方法，其主要流程如下：1）初始化隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C；2）通过更新隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C，得到新的聚类结果；3）根据聚类结果计算目标函数值，若满足停止条件，则输出最终聚类结果；否则返回第二步。

3. 基于模糊聚类的SAR图像分割算法本文提出的基于模糊聚类的SAR图像分割算法主要包括以下步骤：1） SAR图像预处理。

在本算法中，采用小波变换对SAR图像进行去噪处理和图像增强，得到具有更好特征的SAR图像。

2）特征向量提取。

将预处理后的SAR图像划分为若干个大小相同的区域，然后提取每个区域的特征向量作为聚类的输入。

基于三维旋转卷积核的高光谱图像分类研究作者：龙浩，徐聪，姚浩来源：《北京联合大学学报》2022年第04期［摘要］針对在空谱信息特征提取过程中，由于降维造成部分高光谱信息丢失从而影响分类精度的问题，提出一种新型的三维旋转卷积核，并设计了无监督的旋转卷积受限波尔兹曼机。

其从三维模型的原始表征中学习三维模型的高层局部特征，在原始数据上直接进行三维特征提取，获取表达力更强的局部表征，从而提高分类精度。

将本文所提模型在Indian Pines和Pavia University公开数据集上进行验证，并同其他经典的分类方法进行实验对比。

实验结果表明：该方法不仅能大幅度节省可学习的参数，降低模型的复杂度，而且表现出较好的分类性能。

［关键词］空谱分类；无监督学习；旋转卷积受限波尔兹曼机；高光谱图像［中图分类号］TP 391.41［文献标志码］A［文章编号］1005-0310（2022）04-0051-07Research on Hyperspectral Image Classification AlgorithmBased onThree Dimensional Rotating Convolution KernelLONG Hao1， 2， XU Cong2， YAO Hao2（1.Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering， Beijing Union University，Beijing 100101， China；2.College of Robotics， Beijing Union University， Beijing 100027， China）Abstract： In view of the problem that part of hyperspectral information is lost due to dimension reduction in the process of feature extraction of hyperspectral information， which affects the classification accuracy， a novel three-dimensional rotating convolution kernel is proposed， and an unsupervised rotating convolutional restricted Boltzmann machine is designed to learn the high-level local features from the original representation of the 3D model. We directly extract three-dimensional features from the original data to obtain more expressive local representations， thereby improving classification accuracy. The proposed methods are compared with state-of-the-art methods on the Indian Pines and Pavia University datasets. Experimental results show that the proposed unsupervised learning algorithms， which can extract more effective discriminant features， outperform the state-of-the-art supervised and semi-supervised learning classification methods， and achieve the best accuracy on all of the metrics.Keywords： Spectral-spatial classification；Unsupervised learning；Rotating convolutional restricted Boltzmann machine；Hyperspectral image0引言高光谱图像分类是遥感对地观测的一项重要研究内容，是众多遥感应用的第一步，也是最重要的一步［1-2］。

基于深度学习的遥感图像分类算法研究与实现遥感图像分类是遥感技术中一个重要的研究方向，旨在通过对遥感图像进行分类和识别，实现对地物和景象的自动解译和实时监测。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感图像分类算法逐渐成为研究的热点。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络模型学习数据的高级特征表示，具有强大的表达能力和良好的泛化能力。

在传统的遥感图像分类算法中，常使用的是手工设计的特征提取算法，如纹理特征、形状特征等。

而基于深度学习的遥感图像分类算法，主要通过深度神经网络自动学习图像的特征表示，从而实现对复杂地物的准确分类。

首先，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，数据的预处理是一个必要的步骤。

遥感图像数据通常具有高光动态范围、多光谱和高光谱特征等，预处理的目的是提高图像的质量，削弱噪声和增强地物的边缘特征。

对于遥感图像，常用的预处理方法包括图像增强、边缘检测和图像分割等。

预处理后的图像能够更好地表达地物的信息，有利于后续的分类分析。

其次，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最为常用的网络结构之一。

卷积神经网络能够有效地捕捉图像的局部特征和细节信息，对于高光谱多通道的遥感图像数据具有较好的适应性。

常用的卷积神经网络结构包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等。

这些网络结构具有不同的层数和参数设置，可根据具体的问题选择适合的网络结构。

另外，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，需要通过深度学习模型对图像进行特征提取和特征选择。

深度学习模型通过多层次的卷积和池化操作对图像进行特征提取，得到图像的高级特征表示。

特征提取后，常使用全连接层和softmax分类器对图像进行最终的分类。

同时，还可以通过正则化方法对模型进行约束，防止模型过拟合，提高分类的准确性。

此外，针对遥感图像分类的特点，可以进一步优化深度学习模型。

基于SLIC和主动学习的高光谱遥感图像分类方法赵鹏飞;周绍光;裔阳;胡屹群【摘要】在主动学习的基础上,提出一种基于SLIC的高光谱遥感图像主动分类方法.首先提取图像纹理特征并与光谱特征融合,使用PCA对新数据进行降维,取前三个主成分构成假彩色图像,然后使用SLIC处理该图像获得超像素;接着随机抽取定量超像素作为初始训练样本,样本光谱信息为超像素样本中所有像素点的光谱信息均值,样本标签为超像素中出现次数最多的类别;然后通过主动学习得到SVM分类器;最后使用分类器对超像素分类得到其类别,并将超像素类别赋予其包含的像素点,从而达到高光谱遥感图像分类的目的.实验表明:该方法明显降低了主动学习过程的时间消耗,有效地提高了分类效果,其OA,AA和Kappa值显著优于未使用SLIC的主动学习方法.%A new classification method of hyperspectral remote sensing image based on SLIC and active learning is pro-posed. First, it extracts image texture and merges with spectral feature, gets new data, uses PCA to reduce dimension of new feature data, generates false color image by the top three principal components, then uses SLIC to obtain superpixels;second, randomly selecting superpixels to create initial training samples, spectral information mean value of all pixels in superpixels as spectral information of samples, samples'label is the largest category of number of pixels. Then, it uses ac-tive learning to obtain SVM classifier;final, it classifies superpixels by classifier, class of each superpixel has been given to pixels in corresponding superpixel, so as to achieve the purpose of hyperspectral remote sensing image classification. Experimental results show that this method can evidently reduce the timeof active learning, improve the classification re-sults, and its OA, AA and Kappa value are significantly better than the active learning methods without SLIC.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)003【总页数】6页(P183-187,225)【关键词】主动学习;超像素;主成分分析(PCA);简单线性迭代聚类(SLIC);支持向量机(SVM)分类器【作者】赵鹏飞;周绍光;裔阳;胡屹群【作者单位】河海大学地球科学与工程学院,南京 211100;河海大学地球科学与工程学院,南京 211100;河海大学地球科学与工程学院,南京 211100;河海大学地球科学与工程学院,南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TP751.1ZHAO Pengfei,ZHOU Shaoguang,YI Yang,et al.Computer Engineering andApplications,2017,53（3）：183-187.高光谱遥感图像含有几十或者几百个波段，每个波段都记录着丰富的地物反射能量信息。

高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究高光谱遥感兴起于20世纪80年代,是一种融合光谱学理论与成像技术的前沿技术。

高光谱遥感图像包含几十至几百个窄波段的光谱信息,能够为人类社会提供丰富且精细的观测数据。

地物识别与分析作为高光谱遥感图像的研究热点,是高光谱遥感图像处理的重要组成部分,主要可通过地物分类与像元解混两种技术实现。

地物分类技术是一种像元级处理技术,通过对观测像元进行类别标定与识别来完成对地物的分析与识别;而像元解混技术是一种亚像元级处理技术,通过对观测像元中所包含的不同纯地物进行分析并计算其含量来完成对地物的识别与分析。

虽然,高光谱图像具有光谱分辨率高及图谱合一的特点,可以为地物分类与像元解混处理提供丰富的细节信息,但同时给这两种技术带来了巨大的挑战和难度,主要原因有:(1)高光谱图像容易受到高光谱传感器在空间分辨率上的限制以及光照、大气、云层厚度等自然环境因素的影响,出现“同物异谱”和“异物同谱”的现象,这两种现象不同程度地增加了地物分类与像元解混的难度。

(2)高光谱图像光谱维度高,由小样本引起“Hughes”现象的出现,使高光谱图像地物识别性能呈现先增加后下降趋势。

(3)高光谱图像的大数据量给高光谱图像处理带来了极大的计算量。

针对上述高光谱图像在地物分类与像元解混中存在的问题,本文深入研究了基于人工神经网络的地物分类技术与基于稀疏回归的像元解混技术,提出了高效的地物分类方法和像元解混方法。

具体工作概括如下:一、基于优化极限学习机的高光谱图像分类方法研究针对高光谱图像数据量大,导致分类方法计算复杂度高、样本训练时间长等问题,本文开创性的将极限学习机方法应用在高光谱图像分类中,并提出了一种基于优化极限学习机的高效高光谱图像分类方法。

该方法研究并发掘出训练样本数目与隐层神经元数目之间存在一种经验的线性关系,且这种线性关系可从小样本数据集延伸至大样本数据集,因此避免了大样本数据集所带来的大计算量。

高光谱遥感图像语义分割算法及应用研究在现代遥感技术中，高光谱遥感图像是一种常见的数据类型。

因为高光谱图像覆盖了更广泛的光谱范围，它可以提供更多的光谱信息，为地物分类和识别带来了更大的挑战。

因此，高光谱遥感图像的语义分割技术自然成为了许多遥感研究者的关注点。

花费大量时间为每个像素分配标签是非常困难的，因此需要使用计算机视觉的技术来更快地完成任务。

语义分割是一种将像素分类为特定目标类别的计算机视觉任务。

在高光谱图像上进行语义分割，就是要根据光谱特征将每个像素分配到具有语义意义的类别中。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域迅速发展，并在高光谱语义分割中得到广泛应用。

目前最常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）。

CNN可以自动从图像中提取特征，并根据这些特征对像素进行分类。

许多基于CNN的算法，例如SegNet、FCN和U-Net，已经在高光谱遥感图像中得到了应用。

SegNet是一种基于编码器-解码器体系结构的语义分割算法。

编码器将原始输入图像压缩成一系列高度抽象的特征，解码器将特征重新映射到原始图像空间，并使用插值技术对像素进行分类。

FCN是一种vanilla的全卷积网络，从卷积神经网络发展而来。

它可以根据图像分割需要生成任意大小的输出，并且使用反卷积层来对图像进行上采样。

U-Net则结合了编码器-解码器类型的网络结构和跳跃连接技术，利用这种技术将低层特征与高层特征相连接，使网络可以在保留分辨率的同时捕获更细微的特征。

语义分割算法的评估是一个非常重要的问题。

目前的评估方法主要是使用IoU （Intersection over Union），这是一个衡量预测标签与真实标签之间重叠面积的统计量。

超过50%的IoU表示语义分割算法的性能较好。

而这种评估方法也遭受着一些争议：它无法衡量每个类别的重要性，因此可以使用更细粒度的评估指标。

在应用方面，高光谱遥感图像语义分割技术已经被广泛应用于土地利用、农作物识别、城市规划、生态环境监测等领域。

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法许飞;曹鑫;陈学泓;崔喜红【摘要】高空间分辨率遥感影像能够充分地描述地表覆盖空间异质性,可用于提取地面目标物.然而高空间分辨率在像元尺度的目标提取时易产生“椒盐效应”问题,面向对象的小尺度影像分割也受此效应影响;而大尺度的影像分割造成较小目标的遗漏.本文提出了一种针对高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合算法MOCA (Multi-scale-segmentation Optimal Composition Algorithm),基于后验概率信息熵指标选择影像中每个地面目标的最优分割尺度并集成组合,获得高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合结果.本文使用F指标和BCI (Bidirectional Consistency Index)两种指标评估地面目标物提取精度,并将MOCA与同类多尺度分割方法进行比较.实验结果表明,本文提出的MOCA算法可实现多个分割尺度的最优组合,并获得较高的地面目标物提取精度.%High spatial resolution remote sensing imagery can fully delineate the heterogeneity of land covers and has been widely used for extracting surfaceobjects.However,pixel-based object extraction from high spatial resolution images may bring in'salt-and-pepper effect',and this effect also occurs when segmentation scale is small using object based analysis.Choosing a big segmentation scale will omit small surface objects.In this research,a Multi-scalesegmentation Optimal Composition Algorithm (MOCA) for object-based extraction with high spatial resolution imagery are proposed.MOCA selects optimal segmentation scale for each surface object based on entropy of posterior probabilities of land covers,and combines different scales to produce the suitable scales composition.F-measure and Bidirectional Consistency Index (BCI) are used to evaluate the accuracy of surface object extraction and compared with the existing multi-scale-segmentation method.Results show that MOCA can achieve the optimal composition of multiple scales and obtain a high accuracy of object extraction.【期刊名称】《地理信息世界》【年(卷),期】2017(024)003【总页数】5页(P1-5)【关键词】高空间分辨率;面向对象;多尺度分割;后验概率;信息熵【作者】许飞;曹鑫;陈学泓;崔喜红【作者单位】北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言高空间分辨率遥感影像提高了遥感技术监测地面信息的精细程度，被广泛应用于城市规划、土地资源调查等领域。

高光谱遥感图像处理与分析方法研究高光谱遥感图像处理与分析是一门关于获取、处理和分析高光谱遥感图像数据的研究领域。

高光谱遥感技术以其独特的优势，逐渐成为遥感领域的热点之一。

本文将探讨高光谱遥感图像处理与分析的相关方法和应用。

1. 高光谱遥感图像处理方法1.1 高光谱图像的预处理高光谱图像的预处理是数据分析的关键步骤之一。

预处理的目的是消除图像中的噪声、提高图像的质量和增强潜在的信息。

常用的高光谱图像预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

辐射校正可以校正图像中的辐射效应，消除不同时间、天气条件下的影响。

大气校正是为了消除大气介质对图像的遮挡和光束散射的影响。

几何校正则是为了消除由于传感器的几何影响导致的图像畸变等。

1.2 高光谱图像的特征提取高光谱图像中包含了丰富的光谱信息，因此特征提取是图像处理中的重要步骤。

常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。

主成分分析可以将高维的光谱数据降维到低维，减少冗余信息的同时保留关键的主要特征。

线性判别分析则是一种经典的分类方法，通过最大化不同类别间的可分性来提取有效的特征子空间。

t-SNE是一种非线性的降维方法，可以在保持样本间的局部关系的同时将高维数据映射到低维空间。

1.3 高光谱图像的分割与分类高光谱图像的分割与分类是高光谱遥感图像处理与分析的关键任务。

分割可以将图像分成不同的区域，以便进行进一步的分析和处理。

常用的分割方法包括基于光谱信息的阈值分割、基于区域的聚类分割、基于边缘的分割等。

分类则是将分割后的图像像素分类到不同的类别中，常用的分类方法包括最小距离分类法、支持向量机、随机森林等。

2. 高光谱遥感图像处理与分析的应用2.1 农业领域高光谱遥感图像可以提供农作物的光谱特性，通过对光谱特性的分析，可以实现作物类型分类和监测。

此外，高光谱遥感还可以检测作物的营养状况、水分利用效率等方面的信息，为农业管理和决策提供科学依据。

基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析高光谱遥感图像是一种可以提供丰富光谱信息的遥感技术，通过对地物的特征进行更加详细和精确的分析和分类。

在高光谱图像分类中，传统的方法通常采用像元级别的特征提取和分类，但这种方法存在着信息冗余和丢失的问题。

为了解决这一问题，近年来，基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类成为了研究的热点。

本文将从超像素、稀疏表示和高光谱遥感图像分类三个方面对基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理进行分析。

一、超像素超像素（superpixel），指的是在像素级别上将图像分割成具有相似统计特征的区域，其主要目的是减少图像的冗余信息和复杂度。

超像素相比于传统的像元能够更好地表达图像中的纹理和结构信息，同时减少了计算量。

超像素的形成一般包括两个步骤：通过对图像进行分割，形成具有相似特征的小区域；通过合并相邻的小区域形成超像素。

在高光谱图像分类中，使用超像素的主要原因是图像中的像元级别的数据量庞大，在特征提取和分类过程中计算量大，而超像素能够将图像分割成几十甚至上百个区域，大大减少了计算量，同时能够更好地保留图像的纹理和结构信息。

二、稀疏表示稀疏表示（sparse representation）是一种数据表示方法，通过用尽可能少的非零系数近似表达原始数据。

在高光谱图像分类中，通常采用字典学习的方法，将原始数据表示为一组基向量的线性组合，进而实现特征提取和分类。

稀疏表示的核心思想是寻找一个能够尽可能少地表示原始数据的系数矩阵，即让系数矩阵尽可能地稀疏。

稀疏表示在高光谱图像分类中的应用主要体现在特征提取和分类两个方面。

在特征提取方面，通过对超像素区域进行稀疏表示，可以得到更加紧凑和抽象的特征表示，减少了冗余信息的影响，提高了分类的准确性。

在分类方面，通过对超像素区域进行稀疏表示，可以得到更加稀疏的特征向量，减少了特征的维度，同时提高了分类的速度和效率。

基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类主要包括以下几个步骤：对高光谱图像进行超像素分割，将图像分割成具有相似统计特征的区域；对超像素区域进行特征提取，采用稀疏表示的方法得到紧凑且具有抽象性的特征表示；采用分类算法对提取的特征进行分类，将图像中的像素分为不同的类别。

高光谱遥感图像分割方法研究与比较评估摘要：高光谱遥感图像的分割是一项重要的研究领域，它在环境监测、农业管理、城市规划等各个领域有着广泛的应用。

本文对高光谱遥感图像分割方法进行了综述和比较评估，包括基于像素、基于区域和基于深度学习的方法。

通过对比各种方法在不同图像数据集上的分割效果和计算效率，可以为高光谱遥感图像分割的选择提供参考依据。

1. 介绍高光谱遥感图像是一种能够提供丰富光谱信息的遥感图像，它包含了大量的光谱波段，可以提供比传统彩色图像更详细的信息。

高光谱遥感图像的分割是将图像中的不同目标或区域进行划分和分类的过程，在遥感图像处理中具有重要的应用价值。

近年来，随着高光谱遥感技术的发展，各种分割方法也得到了广泛的研究和应用。

2. 高光谱遥感图像分割方法2.1 基于像素的方法基于像素的方法是最常见和最基础的高光谱遥感图像分割方法。

这种方法将每个像素点视为一个独立的样本，并根据像素的光谱特征进行分类。

常见的基于像素的分割方法包括阈值分割、K-means聚类和支持向量机等。

这些方法简单、快速，但在处理具有复杂空间结构的高光谱图像时效果较差。

2.2 基于区域的方法基于区域的方法将高光谱图像划分为一系列连续的区域，然后利用区域间的相似性进行分类。

这种方法能够克服基于像素的方法处理复杂空间结构的局限性，但对区域边界的准确性要求较高。

常见的基于区域的分割方法包括区域生长、区域合并和图割方法等。

2.3 基于深度学习的方法深度学习在图像分割领域取得了显著的成果，对于高光谱遥感图像分割同样适用。

基于深度学习的方法通过神经网络实现对高光谱图像的特征学习和分类识别。

常见的基于深度学习的分割方法包括卷积神经网络（CNN）和全卷积神经网络（FCN）等。

这些方法具有较高的分割精度，但计算复杂度较高。

3. 比较评估为了更好地选择合适的高光谱遥感图像分割方法，本文在多个常用的数据集上对不同方法进行了比较评估。

首先，我们选择了一组高光谱遥感图像数据，包括不同地物类别和复杂的空间分布。

基于ENVI的遥感图像分类方法研究比较（聊城大学环境与规划学院GIS专业2010级4班学号:2010203***）摘要基于监督分类方法在遥感图像分类中已经普遍应用，本文将介绍了几种ENVI 提供的常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象的分类方法。

对同一遥感图像运用这几种方法进行分类，并对分类结果进行对比，从而分析这几种方法分类精度之间的差异。

关键词遥感图像分类平行六面体最小距离法最大似然法面向对象第一章绪论1.1、研究的背景和意义随着遥感技术的发展，遥感已逐步成为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段和重要的信息来源，并在世界范围内以及我国的许多政府部门、科研单位和公司得到广泛的应用。

由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求，所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要。

遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异( 反映地物的光谱信息) 及空间变化( 反映地物的空间信息) 来表示不同地物的差异。

这是区分不同图像地物的物理基础。

遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。

目前随着各种新理论新方法的相继涌现，遥感图像存在多种分类方法，所以本文主要是选取几种常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象分类方法用实验结果表明它们之间存在的差异。

1.2、研究方法(1)、本文从遥感图像解译的基本原理出发，阐述了ENVI软件在遥感图像解译中使用的原理，并对其提供的方法进行了详细的解读。

(2)、详细叙述了ENVI EX提供的Feature Extraction工具即面向对象分类方法的使用。

(3)、根据得到的分类结果，采用混淆矩阵和kappa系数对分类结果进行精度评价。

从中得出一些结论，并对ENVI软件在遥感图像分类方法中提出可行性建议。