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高光谱遥感图像分类与分析算法研究摘要：高光谱遥感图像分类与分析算法作为遥感图像处理与分析领域的重要研究内容，具有广泛的应用前景。

本文将介绍高光谱遥感图像分类与分析算法的研究现状，并探讨目前存在的问题与挑战。

然后，我们将讨论最常用的高光谱遥感图像分类与分析算法，并分析其优点和局限性。

最后，我们提出了未来的研究方向和挑战。

1. 研究现状高光谱遥感图像分类与分析算法是遥感图像处理与分析领域的重要研究内容。

随着遥感技术的发展，获取的遥感图像数据量不断增加，而高光谱遥感图像能够提供更加丰富的光谱信息，因此成为研究的热点。

目前，高光谱遥感图像分类与分析算法主要包括特征提取、特征选择、分类器设计等几个方面。

2. 问题与挑战然而，高光谱遥感图像分类与分析算法的研究仍然存在一些问题与挑战。

首先，高光谱遥感图像的数据维度较高，处理和分析起来较为复杂。

其次，不同地物或地表覆盖类型的光谱特征可能存在较大的重叠，导致分类精度下降。

此外，传统的分类算法在处理高光谱遥感图像时往往存在识别错误和误分类率高的问题。

3. 常用算法介绍针对上述问题，研究者提出了许多高光谱遥感图像分类与分析算法。

以下是一些常用的算法：3.1 监督分类算法监督分类算法是一种常用的高光谱遥感图像分类与分析方法。

它基于已知的地物类别的训练样本，通过构建分类模型来对图像进行分类。

常见的监督分类算法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林等。

3.2 非监督分类算法非监督分类算法是一种无需先验知识的分类方法。

它主要通过对图像数据进行聚类分析，将相似的像素点归为同一类别。

K-means和谱聚类是常见的非监督分类算法。

3.3 深度学习算法近年来，深度学习算法在高光谱遥感图像分类与分析中取得了显著的进展。

深度学习模型如卷积神经网络（CNN）具有较强的学习能力和特征提取能力，能够有效处理高光谱遥感图像的分类问题。

4. 算法优缺点分析这些算法各有优缺点。

监督分类算法需要大量标记样本进行训练，模型依赖于标记样本的质量；非监督分类算法不需要标记样本，但对初始聚类中心的选择较为敏感；深度学习算法需要大量的计算资源和训练样本，模型复杂度较高。

高光谱遥感图像分类方法综述张蓓（长安大学理学院陕西·西安710064）摘要高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域，受到国内外的广泛关注。

而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容。

文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法，并对每种方法作简要介绍。

关键词高光谱遥感图像处理分类中图分类号：TP751文献标识码：A1高光谱遥感的简介高光谱遥感技术是上世纪80年代发展起来的一种新兴的遥感技术，高光谱遥感利用很多窄的电磁波段（通常波段的宽度小于10nm）从感兴趣的物体中获取图像数据，一般它是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，设置了几十甚至几百个连续波段，其光谱分辨率可高达纳米（nm）数量级。

由于许多地表物质的吸收特性仅表现在20~40nm的光谱分辨率范围内，高光谱遥感图像可以识别在宽波段遥感中不可探测的物质。

现在，遥感应用领域也更加拓宽，涉及全球环境，土地利用，资源调查，自然灾害，以及星际探测等方面。

遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。

2高光谱遥感图像的分类方法依据是否使用类别的先验知识，可分为监督分类和非监督分类。

2.1非监督分类非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律，随其自然地进行盲目的分类；其分类的结果，只是对不同类别达到了区分，但并不确定类别的属性；其类属是通过事后对各类的光谱响应曲线进行分析，以及与实地调查数据相比较后确定的。

非监督分类主要的方法有K-均值聚类，ISODATA分类等。

K均值分类方法属于动态聚类法,其假定被用来表示样本空间的聚类中心的个数是预先知道的,这种假定本身在某种程度上限制了这一类方法的利用,它使聚类域中所有样本到聚类中心的距离平方和最小，这是在误差平方和准则的基础上得到的。

K均值分类方法简便易行。

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。

高光谱遥感图像的分类与识别算法研究摘要：随着高光谱遥感技术的发展，高光谱遥感图像的分类与识别成为了研究的热点之一。

高光谱图像拥有丰富的光谱信息和空间信息，对地物的识别和分类具有较高的准确性和精度。

本文主要介绍了高光谱遥感图像的分类与识别算法的研究现状和发展趋势，并重点讨论了几种常见的分类与识别方法，并对未来的研究方向进行了展望。

1. 引言高光谱遥感技术是一种获取地球物体光谱反射率的近地空间技术。

与传统的遥感技术相比，高光谱遥感技术能够获取更多的连续谱段信息，能够提供更多的反射波段，有助于地物的识别和分类。

传统的遥感图像分类与识别算法在高光谱图像上存在一定的局限性，因此，高光谱遥感图像的分类与识别算法研究成为了一个重要的课题。

2. 高光谱图像分类方法2.1 基于光谱信息的分类方法基于光谱信息的分类方法是最基础的一种分类方法。

光谱信息代表了目标在不同波长下的响应情况，通过光谱信息可以对不同地物进行分类。

常见的方法包括像元分解法、主成分分析法等。

2.2 基于空间信息的分类方法高光谱图像不仅包含了光谱信息，还包含了空间信息。

基于空间信息的分类方法可以充分利用像素点的空间分布特征进行分类。

常见的方法包括最大似然法、支持向量机等。

2.3 基于特征提取的分类方法特征提取是一种将高维数据转化为低维特征向量的方法，可以提取出地物的显著特征。

常见的特征提取方法包括小波变换、主成分分析、线性光谱混合等。

3. 高光谱图像识别方法高光谱图像的识别主要是通过对图像中地物的特征进行提取和匹配，从而实现对地物的自动识别。

常见的识别方法包括主成分分析法、广义Hough变换法等。

4. 研究现状与发展趋势目前，高光谱遥感图像的分类与识别算法已经取得了一些进展。

然而，在实际应用中仍然存在一些挑战，如遥感图像的分辨率、遥感图像的质量等。

因此，未来的研究方向可以从以下几个方面展开：4.1 提高分类和识别的准确性和精度当前的高光谱遥感图像分类与识别算法还存在一些问题，如准确性和精度不高。