基于深度学习的高光谱图像分类方法

基于Vision Transformer的高光谱图像分类基于Vision Transformer的高光谱图像分类摘要：随着科技的发展，高光谱图像的获取和应用越来越广泛。

高光谱图像包含了丰富的光谱信息，对于许多领域的问题都具有重要的指导意义。

然而，高光谱图像的分类任务一直面临着挑战，主要是由于数据维度高、噪声干扰和像素关联性等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于VisionTransformer （ViT）的高光谱图像分类方法。

该方法利用了ViT在计算机视觉领域的优秀表现，并将其应用于高光谱图像分类任务中。

通过对高光谱图像进行切块，并将每个切块作为输入，我们可以利用ViT模型学习到高光谱图像的特征表示，从而实现分类任务。

实验结果表明，该方法在高光谱图像分类任务中取得了良好的性能，不仅提高了分类准确率，还具有较强的鲁棒性和泛化能力。

一、引言高光谱图像是指在一定波长范围内对物体进行连续光谱采样，并将采样结果以图像的形式表示的一种数据。

与普通图像相比，高光谱图像不仅包含了RGB等通常的三个通道，还具有大量的光谱信息，可提供更丰富的物质表达和细微结构特征。

因此，高光谱图像在农业、环境监测、地质勘探等领域具有广泛的应用前景。

然而，高光谱图像的分类任务并不简单。

首先，高光谱数据的维度往往非常高，每个像素点都有数百个或数千个光谱波段。

这使得传统的分类方法在处理高光谱图像时面临着维度灾难问题。

其次，高光谱数据往往受到噪声干扰，而且不同波段之间存在相关性，这增加了分类任务的难度。

因此，如何从高维度、噪声干扰和相关性等挑战中提取有用的特征，成为了高光谱图像分类研究的重要问题。

二、相关工作在高光谱图像分类任务中，研究者们尝试了许多方法，包括传统的机器学习方法和深度学习方法。

传统的机器学习方法通常利用特征提取和分类器模型来完成分类任务。

这些方法在一定程度上能够提取出高光谱数据中的有用信息，但由于数据维度高和噪声干扰等问题的存在，分类准确率较低。

高光谱图像分类算法研究随着遥感技术的不断进步，遥感图像的分析技术和分类算法也在不断得到改进和提高。

其中，高光谱图像分类算法是当前研究的热点之一。

本文将从高光谱图像分类算法的基本原理、常用方法、研究进展和应用前景等方面进行探讨。

一、高光谱图像分类算法的基本原理高光谱图像分类算法的基本原理是将高光谱图像中的各像元进行区分和分类。

高光谱图像中每个像元都包含多个波段的光谱信息，因此分类算法需要充分利用每个波段的光谱信息来进行分类。

常用的高光谱图像分类方法包括光谱拟合、统计分类、光谱匹配、特征选择等。

二、高光谱图像分类算法常用方法1. 监督分类算法监督分类算法是利用已知分类标签的样本来训练分类器，然后运用训练得到的分类器对新样本进行分类。

常用的监督分类算法包括最小距离分类、最大似然分类、支持向量机等。

其中，最大似然分类和支持向量机在高光谱图像分类中的应用较为广泛。

2. 无监督分类算法无监督分类算法是不需要事先知道分类标签的样本，通过对图像中像元的相似性和差异性进行分析，将像元分为不同的类别。

常用的无监督分类算法包括K均值聚类、自组织特征映射神经网络等。

无监督分类算法的精度较差，在实际应用中往往需要结合半监督或监督分类算法来进行分类。

三、高光谱图像分类算法的研究进展1. 特征提取和选择特征提取和选择是高光谱图像分类中的关键步骤，直接影响到分类精度和效率。

目前，很多学者致力于探索高光谱图像中的特征选择方法和特征提取算法。

特征选择方法包括卡方检验、相关系数等，特征提取算法包括小波变换、主成分分析等。

2. 深度学习算法深度学习算法作为一种新的技术方法，具有较强的特征提取和分类能力。

目前已有很多学者利用深度学习算法来进行高光谱图像分类，其中常用的深度学习模型包括卷积神经网络、自编码器等。

3. 其他算法的应用在高光谱图像分类中，除了传统的监督和无监督分类算法，还有其他算法被应用到图像分类中。

比如基于模糊集的分类算法、遗传算法和模拟退火算法等。

高光谱分类方法
高光谱分类方法主要包括深度学习、支持向量机（SVM）、随机森林等。

1. 深度学习：深度学习在高光谱图像分类中非常有效，尤其是卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，在处理高维度数据时表现出色。

CNN能够自动学习数据的层次特征，这对于高光谱数据的复杂性和多样性至关重要。

2. 支持向量机（SVM）：SVM是一种广泛使用的分类器，它通过找到一个超平面来最好地分隔不同类别的数据点。

在高光谱分类中，SVM因其在小样本数据集上的优秀表现和良好的泛化能力而被广泛采用。

3. 随机森林：随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果结合起来进行分类。

这种方法对于处理高维数据特别有效，因为它可以处理大量的输入变量，并且在训练过程中不易出现过拟合。

除了上述方法，还有一些其他技术如主成分分析（PCA）用于降维，以及一些特定的算法如光谱角映射（SAM）和匹配滤波器（MF）等，这些方法在特定应用场景下也非常有效。

总的来说，高光谱分类是一个多学科交叉的领域，涉及到遥感学、模式识别、机器学习等多个领域的知识。

随着技
术的发展，新的算法和方法不断涌现，为高光谱图像的分析和应用提供了更多的可能性。

高光谱遥感影像分类方法
1、基于像素的分类：这种分类方法是针对每个像素进行分类，将像素的光谱信息作为输入特征，然后利用各种分类算法对像素进行分类。

常见的分类算法包括支持向量机、随机森林和神经网络等。

2、基于对象的分类：这种分类方法是先将高光谱图像中的目标或区域进行分割，然后提取分割后的区域或目标的特征信息进行分类。

基于对象的分类方法可以利用目标或区域的空间信息，提高分类精度和鲁棒性。

常见的基于对象的分类方法包括基于支持向量机（SVM）的目标分类方法、基于图论的目标分类方法和深度学习方法等。

基于深度学习的高光谱成像研究及其应用近年来，深度学习技术的发展使得在许多领域获得了显著的成果。

其中一个领域便是高光谱成像。

高光谱成像是一种无损检测技术，它可以在一个短时间内通过高速成像技术对大范围的物体进行有效的探测和分析。

随着高光谱成像技术的发展，越来越多的研究者意识到深度学习技术带来的巨大潜力。

本文将介绍基于深度学习的高光谱成像研究及其应用。

一、高光谱成像技术简介高光谱成像技术是一种先进的成像技术，它能够获取地球表面信息，具有高精度、高灵敏度、高时效性和高光谱分辨率等优势。

高光谱成像技术在农业、环境、地质、气象等领域都得到了广泛的应用。

在高光谱成像技术中，一系列的连续光谱数据被称为高光谱数据，每个像素点都对应一个光谱曲线。

高光谱成像技术可以分析材料的光谱特征和信号特点，实现对各种物质成分的探测和识别。

二、基于深度学习的高光谱成像分类高光谱成像中的分类问题是为了解决对物体或场景的可靠区分，一些现有的方法如PCA、LDA、SVM等传统方法，这些方法都依赖于特征手动提取，而深度学习技术可以自动地学习特征，因此在高光谱成像分类中受到了广泛的应用。

深度学习的方法可以基于多层神经网络层次结构进行特征提取，并自动完成特征的学习和优化。

将深度神经网络应用于高光谱成像分类，不仅提供了更好的特征提取工具，还使分类模型能够自动地学习各种特征，可以在更加精细的层次下对样本进行区分。

通常最常用的神经网络结构是卷积神经网络（CNN），其在图像识别和分类中表现良好。

在文献中，HKDCNN模型用于通过高光谱成像分类食品，与KNN和MLP方法相比取得了优异的结果。

三、深度学习在高光谱成像分解中的应用高光谱成像数据的目的是获得物体的反射率曲线，从而进行分解和处理。

高光谱成像分解是指在高光谱成像中，从数据集中学习不同的光谱反射成分，并将其分解为更好的预测能力。

如何通过高光谱成像数据获得成分分解是一个复杂的问题。

深度学习可以学习高维数据中的非线性特征，深度学习模型可以自动地提取高光谱数据中的特征，可以自动分解成分，在其性能和运行效率上均表现良好。

摘要高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重点研究内容。

图像特征提取对分类起着至关重要作用，而高光谱图像的高维性和非线性等特点，给特征提取造成一定困难。

此外，标记高光谱图像需要大量人力和物力，有限图像标签容易造成算法出现过拟合现象，使分类精度下降。

本文针对以上两个问题，提出了两种解决算法。

具体的研究工作如下：（1）为解决高光谱数据高维性和非线性对图像谱空联合特征难以提取问题，本文提出一种改进的谱聚类算法，称之为超图算法。

该算法构建两种类型的超图，一种用于提取高光谱图像光谱特征，另一种用于提取高光谱图像空间特征。

（2）将超图算法和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法结合形成G-SVM （Graph SVM）算法，在Indian Pines、Pavia University和Salinas数据集分别取得95.53%、96.42%和96.17%的实验分类精度。

结果表明超图算法能够有效提取高光谱图像光谱特征和空间特征，验证G-SVM算法在高光谱图像分类中的有效性。

（3）针对高光谱图像数据标签有限，容易造成算法出现过拟合问题，本文构建一种新颖的深度卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network，CNN）。

通过运用Dropout、L2正则化等方法解决模型过拟合问题；将该模型同超图算法结合形成G-CNN（Graph CNN）算法；利用不同数量训练样本进行对比实验。

结果表明，该算法在训练样本数目为200时，分类精度达到96%，减少训练样本数目为50，也达到90%的分类精度表现。

相对于其他算法，G-CNN算法受训练样本数目干扰小、分类精度高、解决过拟合问题能力强，在高光谱图像分类中具有一定应用价值。

该论文有图32幅，表13个，参考文献62篇。

关键词：高光谱图像；谱空联合特征；超图；卷积神经网络；支持向量机AbstractHyperspectral image classification is the key research content in the field of remote sensing image processing. Image feature extraction plays an important role in classification, while the high dimensionality and nonlinearity of hyperspectral images make it difficult to extract features. In addition, marking hyperspectral images requires a lot of manpower and material resources, and limited image labels tend to cause over-fitting of the algorithm, which reduces the classification accuracy. In this paper, two solutions are proposed for the above two problems. The specific research work is as follows:(1) In order to solve the problem that high-dimensionality and nonlinearity of hyperspectral data are difficult to extract joint feature of image spectrum, this paper proposes an improved spectral clustering algorithm called hypergraph algorithm. The algorithm constructs two types of hypergraphs, one for extracting spectral features of hyperspectral images and the other for extracting spatial features of hyperspectral images.(2) Combining the hypergraph algorithm with the Support Vector Machine (SVM) algorithm to form the G-SVM (Graph SVM) algorithm, achieving 95.53%, 96.42%, and 96.17% accuracy of the experimental classification in the Indian Pines, Pavia University, and Salinas data sets respectively. The results show that the hypergraph algorithm can effectively extract the spectral features and spatial features of hyperspectral images, and verify the effectiveness of G-SVM algorithm in hyperspectral image classification.(3) For the hyperspectral image data label is limited, it is easy to cause the algorithm to over-fitting. This paper constructs a novel Deep Convolutional Neural Network (CNN). The model`s over-fitting problem is solved by using Dropout and L2 regularization methods; it is combined with the hypergraph algorithm to form the G-CNN (Graph CNN) algorithm; and different numbers of training samples are used for comparison experiments. The results show that the classification accuracy of the algorithm is 96% when the number of training samples is 200, the number of training samples is reduced to 50, and the classification accuracy of 90% is also achieved. Compared with other algorithms, the G-CNN algorithm has a small interference with the number of training samples, high classification accuracy, and strong ability to solve over-fitting problems. It has certain application value in hyperspectral image classification. Keywords: Hyperspectral image; Spectral-space joint feature; Hyperspectral; Convolutional neural network; SVM目录摘要 (I)目录 (III)图清单 (VII)表清单 (IX)变量注释表 (X)1 绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 高光谱图像简介 (3)1.3 国内外发展现状 (3)1.4 系统性能评价指标 (7)1.5 本文研究内容章节安排 (8)2 高光谱图像数据处理技术 (10)2.1 高光谱图像分类 (10)2.2 高光谱图像数据处理 (11)2.3 高光谱图像分类算法 (14)2.4 本章小结 (20)3 基于超图和支持向量机的高光谱图像分类 (21)3.1 基于超图算法的谱空联合特征提取 (21)3.2 基于超图和SVM的高光谱图像分类 (23)3.3 实验分析 (25)3.4 本章小结 (30)4 基于超图和深度学习的高光谱图像分类 (31)4.1 算法模型 (31)4.2 自动编码器设计 (31)4.3卷积神经网络模型算法设计 (33)4.4 卷积神经网络模型算法优化 (41)4.5 实验结果与分析 (44)4.6 本章小结 (48)5 总结与展望 (49)5.1 总结 (49)5.2 展望 (50)参考文献 (51)附录1 (55)作者简历 (56)学位论文原创性声明 (57)学位论文数据集 (58)ContentsAbstract ......................................................................................................................................... I I Contents (III)List of figures ............................................................................................................................. V II List of Tables . (IX)List of Variables (X)1 Introduction (1)1.1 Research Background and Significance (1)1.2 Introduction to Hyperspectral Imagery (3)1.3 Development Status at Home and Abroad (3)1.4 System Performance Evaluation Index (7)1.5 This Paper Studies the Content Arrangement (8)2 Hyperspectral Image Data Processing Technology (10)2.1 Hyperspectral Image Classification (10)2.2 Hyperspectral Image Data Processing (11)2.3 Hyperspectral Image Classification Algorithm (14)2.4 Chapter Summary (20)3 Hyperspectral Image Classification based on Hypergraph and Support Vector Machine21 3.1 Spectral Space Joint Feature Extraction based on Hypergraph Algorithm (21)3.2 Hyperspectral ImageClassification based on Hypergraph and SVM (23)3.3 Experiment Analysis (25)3.4 Chapter Summary (30)4 Hyperspectral Image Classification based on Hypergraph and Depth Learning (31)4.1 Algorithm Model (31)4.2 Automatic Encoder Design (31)4.3 Design of Convolutional Neural Network Model Algorithm (33)4.4 Optimization of Convolutional Neural Network Model Algorithm (41)4.5 Experimental Results and Analysis (44)4.6 Chapter Summary (48)5 Summary and Outlook (49)5.1 Summary (49)5.2 Outlook (50)References (51)Appendix1 (55)Author`s Resume (56)Declaration of Thesis Originality (57)Thesis Data Collection (58)图清单VII表清单变量注释表n高光谱图像数据宽度1n高光谱图像数据高度2d数据维度x算法的输入数据y算法的输出数据y标签u数据均值C协方差矩阵vv特征向量w权重系数b偏置项k表示样本数c类别数目λ学习率Loss损失值a拉格朗日乘子向量ζ松弛因子iG 超图V 顶点集合ε超边集合P 图像窗口尺寸K 卷积核大小S 滑动步长γ正则化因子σ数据的方差β学习因子D 距离H 关联矩阵δ光谱特征相似度U 邻域大小M 卷积神经网络的层数m 特征图1 绪论高光谱图像是通过采集物体可见光到短红外光区域的光谱信息，借助光谱成像技术而获得。

基于深度学习的高光谱图像目标识别高光谱图像（Hyperspectral image）是在多个连续频道间获取的场景图像，每个频道对应一个非常窄的频带。

相比于普通的RGB图像，高光谱图像能够提供丰富的光谱信息，这使得它成为分析地表物质组成以及识别地物分类等任务的利器。

在过去的几十年里，高光谱图像的应用越来越广泛，在农作物管理、光化学成像、地质勘探和环境监测等领域起到了巨大的作用。

然而，高光谱图像也带来了大规模的数据，给高光谱图像的处理和分析带来了挑战。

基于深度学习的目标识别技术近年来迅速发展，因为其对数据的非线性特征学习和拓展能力强，因此成为高光谱图像目标识别的有力工具。

深度学习中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是其中最常用的技术之一，它成功地应用于了目标识别、目标检测和语义分割等任务。

与一般的图像分类任务不同，高光谱图像中的像素元素包含了一个完整的光谱信息，因此不同的光谱通道之间存在高度的相关性。

因此，在训练CNN时需要重点考虑通道的关系，不是简单的像素点，而是将像素点看做三维张量，其中每个维度对应于图像的行、列和频道。

在这个三维张量中，卷积层和池化层仍然可以被成功地应用，但需要将其修改为卷积张量和池化张量。

在训练高光谱图像的CNN时，还需要解决另外两个问题：过拟合和标签噪声的问题。

对于训练数据过少的情况，我们通常采用迁移学习的方法——使用已经预处理好的神经网络模型来进行特征提取，再将其应用于目标问题。

这种方法可以提高模型的泛化能力和精度。

标签噪声问题方面，由于高光谱图像的标签是由专家人员进行手动处理得出的，标签的准确性没有得到保障，会产生噪声，从而对CNN的训练造成不良影响。

因此，需要采用半监督学习来处理标签噪声问题。

半监督学习是指使用部分带标签数据和大量未标签数据进行训练的算法。

这种方法可以充分利用未标记数据的信息，大幅度提高模型的准确性。

如今，基于深度学习的高光谱图像目标识别技术已经被广泛应用于各种领域。

高光谱遥感图像特征提取及分类方法研究摘要高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，是一种重要的遥感数据源，对于地物分类和信息提取具有巨大潜力。

本文研究了高光谱遥感图像的特征提取和分类方法，并对比了不同算法的性能和适用场景。

通过实验证明，基于高光谱图像的特征提取和分类方法能够有效地提升分类精度和识别准确性，为地物分类和信息提取提供了可靠的技术支持。

1. 引言高光谱遥感图像是近年来发展起来的一种遥感数据源，它能够提供超过几十到上百个连续波段的光谱信息。

与传统的多光谱遥感图像相比，高光谱图像具有更细粒度的光谱解析能力，能够提供更多的地物类别信息。

因此，高光谱遥感图像在自然资源调查、环境监测、农业和城市规划等领域具有广泛的应用前景。

2. 高光谱遥感图像的特征提取方法高光谱遥感图像的特征提取是对图像数据进行预处理的关键环节。

传统的特征提取方法主要基于光谱信息进行，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。

这些方法可以有效地降低光谱维度，提取出最主要的光谱特征，但无法利用高光谱图像的细粒度特性。

近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法逐渐应用于高光谱图像。

这些方法将传统的卷积操作扩展到了高光谱维度，能够捕捉到更丰富的空间和光谱特征。

同时，通过引入自注意力机制和注意力机制，还可以增强网络对光谱和空间特征的关注度，提高特征提取的精度和灵活性。

3. 高光谱遥感图像的分类方法高光谱遥感图像的分类是根据提取的特征对图像进行像元分类的过程。

常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和卷积神经网络（CNN）等。

SVM是一种经典的机器学习算法，通过在高维特征空间中构建最优超平面将不同类别的样本分离开。

在高光谱图像分类中，SVM能够充分利用光谱特征和空间特征，具有较好的分类效果。

RF是一种基于决策树的集成学习算法，通过随机选择数据集和特征子集构建多个决策树模型，并将它们的分类结果进行投票或平均，从而提高分类的准确性。

基于机器学习的高光谱图像分类技术研究随着信息技术的飞速发展，机器学习已经成为计算机领域的热门研究方向。

而高光谱图像处理是其中一个重要的应用领域。

高光谱图像指的是在空间和频谱两个维度上具有相对高分辨率的图像数据，这类数据能够反映出物体的形态、颜色、材质等多种信息，因而具有非常广阔的应用前景。

本文将从高光谱图像分类的角度探讨基于机器学习的技术研究，并针对相关算法的应用和实践方向进行深入探讨。

一、高光谱图像分类技术的概念和特点高光谱图像分类指的是将高光谱图像数据分成若干类别并进行归类的过程，这是一种典型的有监督学习方法。

它是机器学习领域常用的技术之一，其基本任务就是将给定的高光谱图像数据分类并给出分类结果。

高光谱图像分类的特点是需要考虑多个光谱波段的信息，并且光谱波段之间具有相关性，在分类时需要考虑这种相关性。

高光谱图像分类技术的实现需要结合计算机视觉、模式识别和机器学习等领域的知识，因此具有较高的难度和复杂度。

在实际应用中，高光谱图像分类技术可以应用于遥感影像、医学影像、工业制造等多个领域，发挥着重要的作用。

二、基于机器学习的高光谱图像分类技术研究1.高光谱图像分类算法目前，机器学习算法在高光谱图像分类领域得到了广泛应用。

国际上常用的高光谱图像分类算法主要包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、人工神经网络(Artificial Neural Networks)、多分类逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)等。

以SVM算法为例，它是一个强大的分类算法。

它的基本思想是通过一个超平面将高维空间的数据进行分类，使不同类别的数据在超平面的两侧，同时，使得超平面到两侧数据点的最小距离最大化。

SVM算法具有较高的分类准确性，尤其是对于数据维度较高、样本量较少的情况，其分类性能卓越。

2.高光谱图像分类数据集高光谱图像分类数据集是进行算法研究的基础。

一个好的数据集应该包含多个类别、丰富的光谱信息和足够的数据量。

基于感知学习的高光谱图像分类方法研究近年来，高光谱图像分类技术在农业、气象、环境和国防等领域得到广泛应用。

鉴于其具有高精度、高稳定性和高鲁棒性的特点，高光谱图像分类技术被视为影像处理领域的“希望之星”。

基于感知学习的高光谱图像分类方法是当前研究的热点之一，其基本思想是以样本为基础进行判别，并通过数学模型图像分类。

本文将重点介绍这种方法的原理、特点及在实际应用中的表现。

一、感知学习的基本原理感知学习是指通过感知神经元网络来训练模型，从而实现图像分类等问题的方法。

该方法具有以下几个核心步骤：1. 收集样本：首先需要获取一些具有代表性的图像样本，这些样本应该能够覆盖各种场景、光照条件、气象情况等因素。

2. 特征提取：接着需要从样本中提取特征，将其转化为计算机可以理解的数学模型。

常用的特征提取方法有主成分分析法、独立成分分析法、小波变换等。

3. 训练模型：选定感知神经元网络的结构和学习算法，采用样本训练网络，从而得到一个可以有效分类的模型。

4. 图像分类：当收到新的图像时，将其提取的特征输入到已有模型中，通过模型判断该图像属于哪个类别。

二、基于感知学习的高光谱图像分类特点基于感知学习的高光谱图像分类方法与传统方法相比，具有以下特点：1. 精度高：基于感知学习的高光谱图像分类方法可以学习到数据的基本特征和规律，提高了分类的准确度。

2. 鲁棒性强：该方法不需要对光照等场景因素进行校正，具有强大的鲁棒性。

3. 可定制性强：感知学习模型可以根据用户的需求进行定制和优化，能够更好地适应不同的应用场景。

4. 可拓展性好：该方法适用于各种数据来源和应用领域，具有广泛的适用性。

三、实际应用基于感知学习的高光谱图像分类方法在农业、气象、环境和国防等领域得到了实际应用。

1. 农业上，可以将该方法用于农作物分类、病虫害检测和土壤改良等方面。

通过对土壤的分析和划分，可以更好地了解作物生长条件，采取更加科学的耕作和灌溉措施。

2. 气象方面，可以利用该方法进行气象卫星数据的分类和分析。

基于SVM的高光谱图像分类
SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习方法，可以用于高光谱图像分类。

其基本思想是通过在数据空间中构造一个最优超平面来实现分类。

构造最优超平面的过程可以用相对简单的数学方法来完成。

具体来说，高光谱图像分类可以分为以下步骤：
1. 预处理：对高光谱图像进行预处理，包括去除背景噪声、平滑、归一化等。

2. 特征提取：从高光谱图像中提取特征，例如光谱反射率、波段比值等，以便区分不同的地物类型。

3. 数据集划分：将预处理后的高光谱图像划分为训练集和测试集，通常是按照一定比例抽取随机样本。

4. 模型训练：使用SVM算法对训练集进行训练，确定最优超平面。

5. 模型测试：使用测试集对训练得到的SVM模型进行测试，计算分类精度。

需要注意的是，在划分数据集时需要控制训练集和测试集的数量和分布，以免产生过拟合或欠拟合的情况。

另外，也可以通过调整SVM算法的参数来优化分类结果，例如核函数类型、惩罚系数等。

基于机器学习的高光谱图像分类算法研究在当今的数字化时代，计算机技术得到了飞速的发展，其中机器学习 (Machine Learning) 技术成为了计算机领域的热门话题之一。

机器学习是一个计算机程序可以利用数据自动改进的领域。

近年来，随着高光谱图像技术的广泛应用，基于机器学习的高光谱图像分类算法受到了越来越多的关注。

高光谱图像技术可以获取每个像素点的光谱数据，可以提供许多比传统摄影更准确的信息，如物体的材料，形状和光谱特性等。

因此，这种技术广泛应用于农业、林业、矿业、环境监测等领域。

然而，高光谱图像数据是一种高维度的数据，具有大量的核心信息。

处理和分析这种数据需要强大的算法支持，以实现准确分类和识别。

传统的高光谱图像分类算法通常基于经验模型，但这些模型对数据的适应性有限。

同时，由于高光谱图像数据的非线性和非正态性，传统的统计分类方法也不可行。

因此，基于机器学习的高光谱图像分类算法应运而生。

基于机器学习的高光谱图像分类算法在许多方面都优于传统算法。

这是因为机器学习算法可以对大量的高维数据进行处理，发现数据之间的内在联系，找到有效的特征和分类方法。

相比之下，传统算法往往只能处理少量的特征和数据。

机器学习算法还具有自我学习和优化的能力，可以根据新数据和反馈进行调整和改进。

这意味着，基于机器学习的高光谱图像分类算法可以更准确地分类和识别目标。

基于机器学习的高光谱图像分类算法有许多方法，如支持向量机、人工神经网络、决策树、朴素贝叶斯等。

其中，支持向量机 (Support Vector Machine，SVM)是最常用的方法之一。

SVM 是一种监督学习方法，通过找到最优决策边界，将数据分为多个类别。

其优点是可以处理非线性分类问题，具有高精度和泛化能力。

人工神经网络 (Artificial Neural Network，ANN) 也是一种常见的方法。

它是一种基于人脑神经元系统的模拟算法，可以模拟数据之间的关联，并从中学习和识别模式。

基于深度学习的高光谱遥感影像分类 朱寿红;王胜利;舒帮荣 【摘 要】从传统高光谱遥感影像分类的不足出发,提出一种空-谱信息与深度学习相结合的影像分类方法.利用深度学习的常用模型—深度置信网络(DBN)对高光谱影像进行了基于空-谱特征的分类.首先利用主成分分析(PCA)对原始影像进行降维,再对主成分图影像块内的所有像素按照窗口大小进行重组,并用排序的方法堆栈融合为空-谱特征.最后利用得到的空-谱特征作为DBN的输入对高光谱影像进行分类.通过在2组高光谱数据上进行试验,并与传统的分类算法进行比较,发现本文方法能较好地提高分类精度.

【期刊名称】《城市勘测》 【年(卷),期】2017(000)004 【总页数】6页(P84-88,92) 【关键词】高光谱遥感;空-谱特征;深度学习;限制玻尔兹曼机;深度置信网络;影像分类

【作 者】朱寿红;王胜利;舒帮荣 【作者单位】江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州 221116;江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州 221116;江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州 221116

【正文语种】中 文 【中图分类】P236;TP75 影像分类作为遥感信息提取的重要手段，受到学者们的广泛研究并取得一定成果[1～4]。但由于高光谱影像图谱合一、高维度和数据中非线性成分的存在，传统分类方法难以满足其分类的需求，探索新的分类理论和方法具有十分重要的意义。在常用的高光谱影像分类方法中，支持向量机(Support Vector machine，SVM)是精度较高、应用广泛的模型之一[4～7]。而近年来，深度学习[8～9]成为解决影像分类所面临的高维数据和算法泛化能力差问题的一个有力工具，并在影像分类领域取得了很好的效果[10～13]。 为了进一步提高高光谱影像分类精度，应将光谱信息和空间信息充分结合起来，寻找一种适合高维数据处理的分类算法。尽管深度学习在影像分类方面取得了一些成果，但数据输入维度、网络优化算法和模型自身参数设置比较复杂，目前还没有统一可供参考的标准。因此，本文引入空-谱特征利用深度学习进行高光谱影像分类，通过多次试验寻找合适的参数：首先，利用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)对原始影像进行降维；然后，对主成分图影像块内的所有像素按照窗口大小进行重组，并用排序的方法堆栈融合得到旋转不变的空-谱特征；最后，将空-谱特征作为深度置信网络的输入进行分类。采用2组高光谱数据进行试验的结果表明，与传统分类方法相比，本文方法可以获得较高的分类精度。 2.1 限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines，RBM) RBM[14]是对称连接且无反馈机制的两层随机神经网络模型，层间全连接，层内无连接，如图1所示。 假设一个具有n个可视节点和m个隐藏节点RBM的状态随机变量为(v，h；θ)，则其能量函数如式(1)所示： E(v，h； 式中，θ=(Wij，ai，bj)，Wij为层间节点连接权重，ai为可视节点i的偏置，bj为隐藏节点j的偏置。RBM的学习过程是确定参数θ=(Wij，ai，bj)的过程，又称编码解码。 2.2 DBN模型 多层RBM和后向传播算法(BP)构成DBN模型[15]，如图2所示。其训练过程包括预训练、编码解码和微调三个过程。预训练阶段，采用贪婪学习算法[9]调整每层RBM参数，一层RBM训练完成后，将其输出结果作为输入数据训练下一层RBM，直到预训练结束；然后，利用监督学习将重构误差后向传播，微调θ。与传统神经网络相比，微调θ能够提高训练效率，避免网络陷入局部最优解。 高光谱影像各个波段间存在较强的相关性，存在信息冗余，因此在提取空间特征前需要对影像进行PCA降维。假定高光谱影像I在PCA降维后保留d个波段用于分类试验，那么影像上任意像素x0的空-谱特征可由下式进行构造 U={f0，sort([f1，f2，…，fm2-(r+1)])}∈Rd×(m×m) 式中，f0∈Rd×1是中心像素x0的谱向矢量，f1→fm2-1分别为中心像素x0所在大小为m×m窗口内的其他像素的谱向矢量，根据式(fi-f0)]寻找与中心像素差值最大的r个像素并删除，sort()函数将其余m2-(r+1)个谱向矢量第一主成分上元素按照大小排序。由于排序后窗口内像素的相关位置关系被删除，因此U对于局部影像旋转具有不变特性[7]。然后，将U按行堆栈起来得到一个1维列向量F0，则F0为中心像素x0的空-谱特征。一个3×3窗口的空-谱特征提取过程如图3所示。 由于遥感影像在成像过程中易受到外界环境及传感器自身增益变化等因素的影响，使得同物异谱和异物同谱现象广泛存在，给遥感影像地物分类与提取带来了一定的挑战。相关研究表明将空间和光谱信息有效结合起来有利于分类精度的提高[7，10，16]。本文在引入空间信息的同时，充分考虑了影像地物类内差异小和类间差异大的特点，通过找到与中心像元灰度值差值最大的某几个像元并进行删除，进一步拉大不同地物的特征可分性，减小错分现象。试验中，删除像元的个数随着窗口大小而改变，且删去的像元个数占邻域像元总数的1/4，如3×3大小的窗口删除的像元个数为2，7×7大小的窗口删除的像元个数为12。 在MATLAB R2014a平台下，利用DBN模型对2组高光谱数据进行分类试验，通过整体分类精度(overall accuracy，OA)和Kappa系数对分类效果进行评价。试验分析了DBN不同模型深度、隐层神经元个数和引入空间信息对分类精度的影响，并和其他分类方法进行对比分析。 4.1 试验数据 选取Pavia University和Pavia Center两幅高光谱影像进行试验。Pavia数据是ROSIS-03传感器在意大利Pavia市获取的影像，共115个波段，电磁波覆盖范围为 0.43 μm～0.86 μm，空间分辨率为 1.3 m。其中Pavia University空间大小为610像素×340像素，受电磁干扰和水汽影响，去掉12个噪声波段保留103个波段；Pavia Center空间大小为 1 096像素×492像素，去掉13个噪声波段，选取102个波段进行分类试验。试验中这2幅影像的训练集和测试集数目分配如表1所示。 4.2 RBM层间节点连接权重 RBM层间连接权重Wij可视为一个光谱噪声滤波器，代表对不同波段信息的重视程度[11]。2组数据对应的RBM隐层节点都设为40，则每个隐层节点将分别有103和102个连接权重，对应的RBM可视为40个滤波器。为了方便可视化，将Wij进行折叠，并以二维灰度图像显示，如图4所示。 图4中灰度值代表Wij中的数值大小，可以看出，RBM部分隐层节点对不同波段的选择存在明显差异，不同波段间存在着跳跃，部分波段呈现出类似高斯噪声的扰动。这说明RBM具备自学习能力，可以自适应调节Wij实现对不同影像的特征提取。 4.3 窗口大小和主成分波段对分类精度的影响 针对图谱合一的高光谱影像，国内外学者结合空间信息取得较好的分类效果，如灰度共生矩阵、形态学操作和马尔科夫随机场等[11，13，16]。本文对2组数据做PCA降维后，根据式(2)得到空-谱联合特征进行分类试验。图5表示不同窗口大小及PCA降维后保留波段数与OA的关系曲线图。 从图5(a)可以看出，窗口增大的同时OA随之增大，但增幅逐渐减小。对于Pavia University数据，窗口 7×7时OA达到最大；对于Pavia Center数据，窗口为9×9时OA最大，窗口进一步增大时分类精度趋向稳定。由此可以得出，选取适当的窗口大小对对象特征的完整表达、增加特征的可区分性是至关重要的。从图5(b)可以看出，PCA保留波段数目也是影响OA的一个重要因素，OA随着主成分波段数目的增大而提高，主成分波段为6时趋于稳定。综合以上分析，最终选取主成分波段数目为6，大小为7×7的窗口进行试验。 4.4 DBN模型参数对分类精度的影响 网络深度和隐层神经元个数是影响DBN分类精度的2个重要参数。本文选取网络深度为2、3、4、5、6，隐层神经元个数为20、40、60、80、100分别进行训练，学习率初值设置为0.02，之后根据重构误差进行动态调整。试验时，将样本集分为多个小样本进行分批训练，Pavia University和Pavia Center数据每批样本个数分别设置为100和220。从图6可以看出，网络深度为5，隐层神经元个数为80是较合适的模型参数。 4.5 训练样本数目对分类精度的影响 针对2组数据，分别随机选取5%到30%的地物标签做训练样本，进行10次重复试验，Kappa系数的详细统计如图7所示。通过每个箱中心的红线表示Kappa系数的中间值，箱型的上下边缘分别代表第25和75百分位，箱外的上下延伸线分别到Kappa系数的最大值和最小值处，其中红色“+”表示异常值。从图中可以看出，对于这2组数据，共同的趋势是Kappa系数随着训练样本增多而提高；此外，在训练样本数量小于15%时，Kappa系数波动较大，且存在异常值。这种现象表明训练样本的数量和质量对分类结果的影响至关重要。 4.6 本文方法和其他分类方法的对比 为了评定本文方法的优劣，与其他5种分类方法进行了对比，包括：①基于光谱特征的DBN分类法(Spectral)[11]；②基于复合核的SVM分类法(SVM-CK)[3]；③核化的子空间追踪法(KSSP)[7]；④集成旋转森林和马尔科夫随机场的分类法(RoF-MRF)[17]；⑤未排序的DBN空-谱特征分类法。5种方法采用相同的训练集和测试集进行比较，如表2所示。可以看出，联合空-谱特征的分类精度明显高于仅利用光谱信息的分类精度。与其他分类方法相比，本文方法分类精度有一定程度提高，尤其对于基于排序策略的DBN分类，其精度最高，Pavia University数据分类精度为94.97%，Pavia Center数据分类精度高达99.33%，这说明引入空间信息增加了特征的可区分性。此外，本文方法考虑到影像地物类内差异小的特点，通过删除与中心像元灰度值差值最大的部分像元，有效地减小了不同类地物误分的现象，相当于在不同类地物边缘处进行空间特征提取时，自适应地调节了邻域的大小，最大程度避免将不同类地物划分为一类的现象。 本文采用基于DBN的排序空-谱特征分类方法的分类结果如图8和图9所示。 4.7 算法运行效率 和SVM等机器学习算法相比，DBN模型往往需要消耗更多的时间进行训练。但在处理大数据方面的优势以及分类的高效率，使其受到多数研究者的青睐。原因在于，影像分类实质是矩阵运算，而DBN擅长矩阵运算的特性使其比传统分类器(NN和SVM)运行效率更高。为了评定DBN的分类效率，选取地物标签的5%～30%作为训练样本进行分类试验，并和LIBSVM进行对比，硬件配置为Intel酷睿i5，CPU主频 3.2 GHz，内存 8 GB。从运行结果(如图10所示)可以看出，随着训练样本数目的增多，DBN的运算效率明显占优。

基于Transformer模型的小样本高光谱图像分类基于Transformer模型的小样本高光谱图像分类高光谱图像是一种通过获取目标物体在多个窄波段的光谱信息来进行分类和识别的有效手段。

然而，高光谱图像的分类任务通常面临样本数量有限、维度高、数据稀疏等挑战。

为了解决这些问题，近年来，深度学习模型被广泛应用于高光谱图像分类任务中。

其中，Transformer模型作为一种基于自注意力机制的模型，在自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了显著的成果。

本文将探讨基于Transformer模型的小样本高光谱图像分类方法。

首先，我们需要了解Transformer模型的基本原理。

Transformer模型主要由两个核心部分组成：编码器和解码器。

编码器负责将输入序列转化为表示向量，解码器负责将表示向量转化为目标输出。

在高光谱图像分类任务中，我们可以将图像的多个光谱波段看作是一个输入序列，然后通过Transformer模型进行分类。

对于小样本高光谱图像分类问题，我们通常面临样本数量有限的挑战。

这意味着我们需要在有限的数据集上进行训练，并提高模型的泛化能力。

为了解决这个问题，我们可以利用数据增强技术来生成更多的样本。

例如，我们可以通过旋转、翻转、平移等操作来扩充数据集，并使模型更好地学习到不同角度和位置下的光谱特征。

此外，高光谱图像具有高维度的特点，这对模型的训练和存储都提出了挑战。

为了减少计算和存储成本，我们可以使用特征选择和降维技术。

特征选择可以帮助我们选择最重要的特征，从而提高分类性能。

降维技术可以将高维度的特征空间映射到低维度空间，从而减少计算和存储的复杂性。

在使用Transformer模型进行小样本高光谱图像分类时，我们还可以使用迁移学习和预训练模型来提高分类性能。

迁移学习可以利用在大规模数据集上预训练的模型参数，通过微调的方式将其应用于小样本分类任务中。

预训练模型可以提供更好的初始化参数，并帮助模型更快地收敛和学习。

高光谱图像分类算法的研究与实现随着高光谱遥感技术的快速发展，获取高光谱数据集的难度越来越小，但如何从大量的光谱数据中提取有用的信息，成为研究者们所关注的重要问题。

分类作为高光谱图像应用的核心问题之一，属于监督学习的范畴，具有广泛的应用前景。

本文将介绍高光谱图像分类算法的研究现状和实现方法。

一、高光谱图像分类算法研究现状高光谱图像分类算法是从多光谱图像或全色图像中提取光谱信息以分类物体的遥感应用算法。

目前，高光谱图像分类算法主要有以下几种：1. 基于统计学习的分类算法统计学习是通过对大量实例进行学习和推断来构造模型，对观测数据进行分类或回归预测的方法。

在高光谱图像分类中，常用的统计学习算法包括KNN、SVM、决策树等。

这些算法快速高效，特别是在小样本分类中表现优秀，但是在对特征提取方法不足和噪声较多的情况下，分类精度有待提高。

2. 基于神经网络的分类算法神经网络是一种模拟人脑神经系统的学习算法，具有一定的自适应性，可增加模型的分析能力。

在高光谱图像分类中，常用的神经网络算法包括BP神经网络、SOM神经网络、CNN神经网络等。

这些算法具有极强的图像处理和模式匹配能力，但是需要大量样本，且模型复杂，训练速度较慢。

3. 基于深度学习的分类算法深度学习是近年兴起的一种基于神经网络的学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，具有很强的自适应性和泛化能力。

在高光谱图像分类中，深度学习算法具有很大的优势，目前在高光谱遥感分类领域有很多应用。

二、高光谱图像分类算法实现方法1. 特征提取特征提取是高光谱图像分类算法的重要环节。

目前，特征提取方法主要包括基础特征提取、频域特征提取、小波变换特征提取和稀疏表示特征提取等。

基础特征提取是最常用的方法之一，包括光谱信息和空间信息。

以光谱信息为例，可以采用平均值、标准差或者主成分分析等方法来提取基础特征。

空间信息可以通过纹理信息、梯度等方式来提供基础特征。