一种无监督高光谱图像分类算法

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。

高光谱图像分类作者：黄何，康镇来源：《科技传播》 2019年第1期摘要近些年来，高光谱遥感技术迅速发展，同时也应用在了非常多的领域中。

而高光谱图像分类是其一个重要的方向。

但是高光谱图像成像机理复杂、波段繁多、数据量大等特点也向我们传统的图像分类方法提出了挑战。

文章综合介绍分析了几种监督分类方法和非监督分类方法。

监督分类方法主要介绍了平行多面体分类方法、最大似然分类方法、人工神经元分类方法；非监督分类方法主要介绍了K-mean s分类方法、ISDATA分类方法、谱聚类分类方法。

同时还综述了支持向量机分类方法、最小二乘支持向量机分类方法、决策树分类方法等新型分类方法。

关键词监督分类；非监督分类；最大似然分类；ISODATA分类；支持向量机分类中图分类号G2文献标识码A文章编号1674-67 08【2 01 9）226-0105-04高光谱遥感技术起源于20世纪80年代初，它是在多光谱遥感技术的基础上发展起来的。

经过数十年的发展，现在的高光谱遥感技术已经达到了一定的水平，在很多领域也得到了应用。

比如它在农业中的应用，其主要表现在快速、精准地获取各种环境信息，以及农作物生长情况。

在大气与环境应用上，在太阳光谱中，大气中的分子，如氧气、臭氧、二氧化碳、水蒸气等成分的反应十分强烈。

而因为大气成份生变而引起的光谱差异通过传统宽波遥感方法难以准确识别，而这种差异可通过窄波段的高光谱识别出来。

在城市环境与下垫面与环境特征的研究和应用，因为人们生活中的各种活动，使得城市环境与下垫面更为复杂。

而高光谱遥感技术的进步，能让人们依据光谱特征，更深入地去研究城市地物，而各种高光谱遥感器的出现，使得对城市的光谱的研究更加系统而全面，也为城市环境遥感分析及制图打下了基础。

在地质矿物勘探中的应用，区域地质制图和矿物勘查是高光谱技术主要的应用领域之一，也使得高光谱遥感技术的作用得到了有效的发挥，由于高光谱遥感比起宽波段遥感有诸多不同之处，因此在电磁谱上，每种岩石和矿物所显示出诊断性光谱特征各不相同，根据这一原理能清楚地识别出其中的矿物元素。

影像的分类可分为监督与非监督分类。

监督分类器根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。

本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法。

有以下内容组成：∙ ∙ ●非监督分类∙ ∙ ●监督分类∙ ∙ ●分类后处理非监督分类非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。

在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。

它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。

目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。

遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步骤：图1 非监督分类操作流程1、影像分析大体上判断主要地物的类别数量。

一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。

本案例的数据源为ENVI自带的Landsat tm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

确定在非监督分类中的类别数为15。

2、分类器选择目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。

ENVI包括了ISODATA和K-Mean方法。

ISODATA（Iterative Self-Orgnizing Data Analysize Technique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。

K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。

3、影像分类打开ENVI，选择主菜单->Classification->Unsupervised->IsoData或者K-Means。

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］。

专利名称：基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法专利类型：发明专利
发明人：郭延辉,智绪威,曲富丽,于谦
申请号：CN202010622917.0
申请日：20200630
公开号：CN111783884A
公开日：
20201016
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开的一种基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法，包括引入高光谱图像的负样本，结合原始高光谱图像构成高光谱图像样本，将高光谱图像样本划分为训练数据和待预测数据，并进行维度压缩，得到压缩后的训练数据和待预测数据；对压缩后的训练数据进行自回归，生成上下文信息；根据上下文信息和压缩后待预测数据之间的互信息进行高光谱图像样本的自身预测，得到对比预测编码器；将预测编码器应用在待分类高光谱图像上，得到特征数据，使用K‑Means聚类算法，对特征数据进行无监督分类。

本发明避免了繁重的数据标注工作，提高了高光谱图像无监督分类的精确性。

申请人：山东女子学院
地址：250300 山东省济南市长清大学科技园大学路2399号
国籍：CN
代理机构：北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：符继超
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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。

高光谱图像非监督分类方法高光谱遥感技术起源于20世纪80年代初，它是在多光谱遥感技术的基础上发展起来的。

经过数十年的发展，现在的高光谱遥感技术已经达到了一定的水平，在很多领域也得到了应用。

比如它在农业中的应用，其主要表现在快速、精准地获取各种环境信息，以及农作物生长情况。

在大气与环境应用上，在太阳光谱中，大气中的分子，如氧气、臭氧、二氧化碳、水蒸气等成分的反应十分强烈。

而因为大气成份生变而引起的光谱差异通过传统宽波遥感方法难以准确识别，而这种差异可通过窄波段的高光谱识别出来。

广西善图科技有限公司非监督分类方法1 K-means分类K-means分类方法是最典型的目标函数聚类方法，以原型为依据。

包含了以下流程：1）从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心（m1，m2，m3，…，mk）；2）依据各个聚类中心对象，即对象的均值来计算出与它距离最近的聚类中心，并将对象向聚类中心做以分配。

3）对各个聚类的均值做二次计算：K-means方法是比较快捷和简单的，不过初始聚类中心和最佳聚类数也会影响到聚类结果。

1.2.2 ISODATA方法ISODATA（Iterative Selforganizing Data Analysis），又叫作迭代自组织数据分析。

它是在先验不足的情况下，通过给出一个初始聚类，然后再判断其是否达标，再利用迭代法反复调整，最后得出一个准确的聚类。

其采用以下步骤：1）选择初始值，设置聚类分析控制参数。

可以运用各种参数指标，按照指标，将所有模式标本向各个聚类中心进行分配。

2）对各类中全部的样本的距离指标函数进行计算。

3）依据要求，对前一次所得到的聚类集进行分裂，并做并合处理，从而计算出新的聚类中心和分类集。

4）再次做迭代运算，对各项指标进行计算，以判断结果是否达标，直至求出最理想的聚类结果。

IOSDATA算法规则十分明确，便于计算机实现，但是要把握好迭代的次数，防止出现分类不到位的现象。

基于自编码器的高光谱图像异常检测算法研究基于自编码器的高光谱图像异常检测算法研究摘要：高光谱图像是一种获取多波段信息的有效手段，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业科学等领域。

然而，由于数据量庞大且存在噪声，高光谱图像的异常检测变得十分困难。

本文提出了一种基于自编码器的高光谱图像异常检测算法，该算法可以对高光谱图像进行无监督特征学习和异常检测，具有较好的性能。

1. 引言高光谱图像是一种在可见光和红外波段之间连续采样的图像，可以提供丰富的波段信息。

它由数百甚至上千个离散波段组成，与传统的彩色图像相比，高光谱图像能够捕捉到更多的细节和特征。

因此，它在地质勘探、环境监测、农业科学等领域有着广泛的应用。

高光谱图像异常检测是在高光谱图像中寻找不合理或不寻常像素的过程，可以帮助人们发现隐藏在大量数据中的有趣信息。

然而，由于高光谱图像的数据量庞大且存在噪声，传统的异常检测方法在处理高光谱图像时往往效果不佳。

2. 相关工作目前，高光谱图像异常检测研究主要集中在两个方向，一是基于统计的方法，另一个是基于机器学习的方法。

基于统计的方法主要通过建立统计模型来描述正常像素的分布，并将偏离这个分布的像素视为异常。

然而，这种方法往往对数据的分布假设过于简单，容易受到噪声和数据不平衡的影响。

基于机器学习的方法通过使用监督学习或无监督学习算法，利用已经标记好的正常像素和异常像素进行建模，然后对未知像素进行分类。

尽管这些方法在一定程度上能够提高异常检测的准确性，但是它们对于高光谱图像的特征提取和数据预处理方面的问题仍然存在挑战。

3. 自编码器算法为了解决高光谱图像异常检测中的问题，本文提出了一种基于自编码器的异常检测方法。

自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的低维表示来重构原始数据。

它由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入映射到低维表示，解码器将低维表示映射回原始数据空间。

在训练过程中，自编码器通过最小化重构误差来学习输入数据的表示。

高光谱遥感图像分类算法研究与应用高光谱遥感图像是一种利用高光谱影像数据获取地物光谱信息的遥感技术。

与传统遥感图像不同，高光谱图像具有更高的光谱分辨率和丰富的光谱信息，能够提供更多的数据维度，为地物分类和识别任务提供了更多潜在的优势。

本文将对高光谱遥感图像分类算法的研究与应用进行探讨。

一、高光谱遥感图像分类算法的基本原理高光谱遥感图像分类的基本原理是基于地物光谱的差异来实现分类任务。

每个地物在光谱上都有独特的反射特性，这使得地物在高光谱遥感图像上呈现出不同的光谱特征。

因此，通过分析这些光谱特征，可以将图像中的像素点归类为不同的地物类别。

二、高光谱遥感图像分类的方法目前，主要的高光谱遥感图像分类方法包括有监督分类方法和无监督分类方法。

1. 有监督分类方法有监督分类方法需要事先提供训练样本，通过学习这些样本的光谱特征和类别标签，来构建分类模型进行分类。

常见的有监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林等。

这些方法通过建立分类模型来预测未知像素点的类别，并在实际应用中取得了一定的成功。

2. 无监督分类方法与有监督分类方法不同，无监督分类方法不需要事先提供样本类别信息。

它通过分析图像的光谱特征，把光谱相似的像素点聚类为同一类别。

常见的无监督分类算法包括K均值聚类、自组织映射网络等。

这些方法在一定程度上能够自动发现图像中的地物类别，但对于复杂的图像分析任务仍然存在一定的挑战。

三、高光谱遥感图像分类算法的应用高光谱遥感图像分类算法在遥感应用领域有着广泛的应用前景。

1. 土地利用与覆盖分类高光谱遥感图像能够提供地表覆盖的光谱信息，对于土地利用与覆盖的分类具有重要意义。

利用高光谱遥感图像分类算法可以实现对不同植被、土地利用类型进行识别和分类，为土地管理和规划提供决策支持。

2. 环境监测与资源管理高光谱遥感图像分类算法在环境监测和资源管理领域也有广泛的应用。

通过对高光谱图像的分类分析，可以实现对水体、植被、土壤等自然资源的监测和管理，为环境保护和可持续发展提供技术支持。

一种无监督高光谱图像分类算法
佘红伟;张艳宁;袁和金
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2008(013)006
【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.
【总页数】5页(P1123-1127)
【作者】佘红伟;张艳宁;袁和金
【作者单位】西北工业大学理学院,西安,710072;西北工业大学计算机学院,西安,710072;西北工业大学计算机学院,西安,710072;西北工业大学计算机学院,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种无监督视频行人检测与估计算法 [J], 宣晓刚;刘伟峰
2.一种面向识别的无监督特征学习算法 [J], 夏海蛟;谭毅华
3.一种基于无监督免疫优化分层的网络入侵检测算法 [J], 林冬茂;薛德黔
4.一种基于频域变换的无监督车身漆膜缺陷检测算法 [J], 杜超; 刘桂华
5.演化森林哈希:一种无监督的在线哈希学习算法 [J], 寿震宇; 钱江波; 董一鸿; 陈华辉
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基于无监督聚类的高光谱数据标注方法高光谱数据是一种获取物体光谱信息的重要手段，广泛应用于遥感、地质勘探、农业等领域。

然而，高光谱数据的标注是一个耗时且费力的过程，传统的人工标注方法效率低下。

为了解决这一问题，研究人员提出了基于无监督聚类的高光谱数据标注方法。

一、无监督聚类的基本原理无监督聚类是一种将数据集中的样本划分为若干个类别的方法，其不需要事先给定类别标签。

常见的无监督聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。

这些算法通过计算样本之间的相似度或距离，将相似的样本划分到同一个类别中。

二、高光谱数据的特点高光谱数据具有维度高、特征相关性强等特点，传统的聚类算法在处理高光谱数据时存在一定的困难。

因此，需要对传统聚类算法进行改进，以适应高光谱数据的特点。

三、基于无监督聚类的高光谱数据标注方法基于无监督聚类的高光谱数据标注方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对高光谱数据进行预处理，包括去除噪声、降维等操作。

预处理可以提高聚类算法的效果，减少计算复杂度。

2. 聚类算法选择：选择适合高光谱数据的聚类算法，常用的有K-means、谱聚类等。

根据实际情况选择合适的聚类算法。

3. 聚类结果评估：对聚类结果进行评估，常用的评估指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。

评估结果可以帮助选择最优的聚类算法和参数。

4. 类别标签生成：根据聚类结果生成类别标签。

可以根据聚类中心或者样本与聚类中心的距离来确定样本的类别。

5. 标注结果验证：对生成的类别标签进行验证，可以通过人工标注或者专家知识来验证标注结果的准确性。

四、实验结果与分析通过对多个高光谱数据集进行实验，验证了基于无监督聚类的高光谱数据标注方法的有效性。

实验结果表明，该方法能够在保证标注准确性的同时，提高标注效率。

五、总结与展望基于无监督聚类的高光谱数据标注方法为高光谱数据的标注提供了一种新的思路。

未来的研究可以进一步改进聚类算法，提高标注的准确性和效率。

第４３卷第１期２０２０年１月现　代　测　绘Ｍｏｄｅｒｎ　Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ　ａｎｄ　ＭａｐｐｉｎｇＶｏｌ．４３，Ｊａｎ．，２０２０　项目来源：国家自然科学基金项目（４１９７１２７９）　第一作者简介：徐朋磊，硕士研究生，研究方向为高光谱遥感影像分类。

　通讯作者简介：薛朝辉，博士，副教授，研究方向为高光谱遥感影像智能处理与地学应用。

一种基于变分自编码器的高光谱图像分类方法!徐朋磊，薛朝辉，车子杰（河海大学地球与科学工程学院，江苏南京２１１１００）摘　要　深度学习可以有效表达影像的深层特征，在遥感图像处理特别是在分类方面取得了良好的效果。

提出了一种基于变分自编码网络的高光谱遥感影像深度学习分类方法，该方法利用变分自编码器进行无监督训练，用分类层替换解码层，输入训练样本进行分类网络的微调，最后在分类器预测的类别概率图基础上使用条件迭代模型求解马尔可夫随机场，对分类结果进行优化。

在两幅通用高光谱数据集上进行分类实验，结果表明基于变分自编码器的高光谱遥感影像分类方法取得了优于其它方法的分类效果。

关键词　深度学习；高光谱遥感；影像分类；变分自编码器；马尔可夫随机场中图分类号：ＴＰ７５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２－４０９７（２０２０）０１－００１６－０５０　引　言高光谱遥感影像是一种由几十到上百个波段组成的遥感数据。

不同于多光谱遥感，高光谱遥感的光谱分辨率达到甚至高于１０ｎｍ，能够提供比传统遥感影像更为精细的光谱信息，从而发现许多存在于狭窄光谱范围中的地物特征，提升遥感技术对于地物信息获取的能力，有助于对地物进行准确的识别和分类［１］。

目前，高光谱遥感已经广泛应用于地质制图、环境监测、植被调查、农业遥感、海洋遥感、大气研究等领域。

影像分类作为遥感应用的前提和保障，一直是广大学者研究的热点问题。

虽然高光谱影像蕴含丰富的地物信息，但巨大的信息量也同时为分类带来了挑战。

高光谱影像的高维特性会导致“维度灾难”［２］，波段间高度相关性和光谱混合问题也会极大干扰分类，数据空间的非线性关系更是为分类带来了巨大的挑战。

基于无监督聚类的高光谱数据标注方法高光谱数据具有很高的维度，每个像素点都包含了大量的光谱信息，这使得高光谱数据在遥感图像解译、地质勘探等领域具有广泛的应用。

然而，高光谱数据的标注是一个复杂而耗时的过程，传统的人工标注方法费时费力且容易产生主观误差。

因此，基于无监督聚类的高光谱数据标注方法成为了研究的热点之一首先，应用聚类算法对高光谱数据进行聚类。

常用的聚类算法包括K-means聚类、谱聚类等。

这些算法基于数据之间的相似度进行聚类，将具有相似特征的数据点分为同一类别。

聚类算法的选择应根据具体问题和数据特点进行合理选择。

其次，根据聚类结果进行标注。

聚类结果将高光谱数据分为不同的聚类簇，每个聚类簇代表一类特征。

可以选择每个聚类簇中心点所对应的原始高光谱数据点作为该类别的代表。

接着，可以根据聚类簇的特征进行标注，比如可以根据该类别的光谱曲线形状、光谱波段的反射率等特征进行标注。

同时，还可以借助地物遥感图像、地理信息等辅助信息对聚类结果进行验证和分析。

为了提高标注的准确性和可靠性，可以结合专家知识进行辅助标注。

通过请领域专家对一部分数据进行人工标注，并与使用聚类算法得到的标注结果进行对比和验证。

根据专家反馈的结果，可以逐步优化聚类算法的参数和标注方法，提高标注结果的准确性。

最后，为了提高高光谱数据标注的效率，可以引入半监督学习的思想。

通过聚类算法得到的初始标注结果可以作为训练样本，然后使用半监督学习算法，如自学习、主动学习等，对未标注样本进行进一步的标注，从而扩大标注样本的规模，并提高标注结果的准确性。

总之，基于无监督聚类的高光谱数据标注方法可以有效地降低标注成本和时间，并且能够在数据特征不明显或不易定义的情况下进行标注。

通过结合专家知识和半监督学习等方法，可以进一步提高标注的准确性和效率。

随着聚类算法的不断发展和优化，无监督聚类方法在高光谱数据标注中将发挥越来越重要的作用。

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。