高光谱遥感图像处理与应用研究遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。
高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术，其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势，被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。
本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。
一、高光谱遥感图像的处理方法（一）预处理高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征，以提高后续分析处理的准确性和可信度。
1、辐射校正：即将图像灰度值归一化为反射率，以消除光照不均匀和大气影响。
2、几何校正：对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变，使得图像更为准确和精确。
3、噪声去除：高光谱遥感图像常常伴随着高噪声，因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。
（二）特征提取特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节，它是提取图像中某些特定目标信息的过程。
1、主成分分析法（PCA）：PCA是最常见的特征提取算法之一，可以将高光谱数据降维并提取主成分，以保留更有效的信息，提高分类精度。
2、端元分解法（VCA）：VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法，可以将每个像素分解为混合的端元（pure pixels）和混杂像元，从而更好地识别目标对象。
（三）分类识别分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一，它是将图像中像素点进行分类，把同一类别的像素标注相同标签的过程。
1、常用分类算法：传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、KNN分类等。
2、深度学习分类：随着深度学习的发展，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像分类中，并在各种分类任务中取得了不错的效果。
二、高光谱遥感图像的应用研究（一）农业领域高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断，从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。
（二）森林资源管理领域高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。
2021574高光谱遥感图像包含着数百个丰富的空间和光谱信息的波段，可以为对感兴趣的领域进行分类提供依据，因此在农业[1]、医学图像[2-3]、土地管理[4]、生态监测[5]和法医学[6]等领域有着广泛的应用。
随着高光谱成像技术的发展，光谱分辨率大大提升，同时也增加了高光谱图像的复杂度，容易造成所谓的Hughes现象[7]。
因此，在高光谱图像处理过程中，去除数据冗余的过程必不可少。
而降维可分为特征提取和特征选择两种方式。
特征提取用于寻找合适的映射，将高维特征空间转换为低维特征空间，如常见的主成分分析方法[8]、独立成分分析方法[9]等。
另一种是特征选择方法，特征选择是从原始集合中选择最具代表性的特征子集，可以保留原始数据的物理意义，因此应用最为广泛。
如Huang等人根据信息熵理论，量化了各波段的信息量，从而达到降维的目的[10]。
近年来，深度学习已经成功应用到语音识别[11]、自然语言处理[12]和图像识别[13]等领域并取得了显著进标准分数降维的3D-CNN高光谱遥感图像分类佘海龙，解山娟，邹静洁杭州师范大学遥感与地球科学研究院，杭州311121摘要：针对高光谱图像存在Hughes现象，以及空间和光谱特征利用效率低的问题，提出了一种结合标准分数降维和深度学习的高光谱图像分类算法。
利用标准分数对高光谱数据的波段质量进行评价以剔除高光谱遥感图像中的冗余波段，结合优化过的3D-CNN（3D Convolutional Neural Network）分类方法，通过使用大步距卷积层替代池化层，引入L2正则化、批量归一化（Batch Normalization，BN）、Dropout等一系列策略，在减少网络参数的同时有效防止过拟合现象。
通过Pavia Centre和Pavia University两个公开高光谱数据集的实验测试，该算法大幅度降低了网络模型的参数和计算量，取得了99.01%和95.99%的分类精度。
