高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展

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1、第34卷第1期航天返回与遥感2013年2月SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING1高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展何明一畅文娟梅少辉（西北工业大学电子信息学院及对地观测研究中心，陕西省信息获取与处理重点实验室，西安710129）摘要从目标空间尺度和传感器空间分辨率的相对大小，把高光谱遥感图像目标检测、识别与分类中的特征挖掘问题划分为多像元、单像元和亚像元3个层次，因而更具自然特性也更适合特征挖掘和目标分类与识别技术的分析。把高光谱遥感图像特征挖掘方法归纳为以保留波段物理意义为主要目的的特征选择、以综合利用所有观测

2、数据信息为主要特色的特征提取，和考虑亚像元多目标混合信息的特征混合3大类。重点且简明地从高光谱遥感数据光谱曲线与光谱特征、特征提取、特征选择以及特征混合分析几个方面综述高光谱遥感数据／图像的特征挖掘技术的研究进展并通过热点问题展望其未来的发展趋势。关键词高光谱图像处理特征挖掘特征选择特征提取特征混合遥感技术中图分类号：V416.3文献标志码：A文章编号：1009-8518（2013）01-0001-12DOI:10.3969/j.issn.1009-8518.2013.01.001AdvanceinFeatureMiningfromHype

3、rspectralRemoteSensingDataHEMingyiCHANGWenjuanMEIShaohui(SchoolofElectronicsandInformation,EarthObservationResearchCenter,ShaanxiKeyLabofInformationAcquisitionandProcessing,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi’an,710129,China)AbstractThefeatureminingofHyperspectralremote

4、sensingimagesfortargetdetection,recognitionandclassificationaredividedintomulti-pixels,singlepixelandsub-pixellevels,whicharemorenaturalfortargetsizescaleandsensor’sspatialresolutionandeasierforanalysisoffeatureacquisitiontechniques.Differingfromthetraditionalframeofonlyfe

5、atureandfeatureextraction,aunifiedframeforthefeatureminingofHyperspectralremotesensingimagesissummedupas(1)Featureselectionwhichmaintainsthesensor’sphysicalmeaning;(2)Featureextractionwhichcomprehensivelyutilizesallthesenseddata;and(3)Featuremixingwhichtakesintoaccountofal

6、lmixinginformationoverapixelcoveringmultismallsize(sub-pixel)targets.TheresearchadvanceofHyperspectralimagefeatureminingisoverviewedinanewandunifiedframeanditsprospectisalsooutlinedwithpointingoutsomehottopics.Keywordshyperspectralimageprocessing;featuremining;featureselec

7、tion;featureextraction;featuremixing;remotesensingtechnology1引言星载与机载遥感技术经过近50年的发展，已经在遥感平台、传感器、遥感信息处理和遥感应用等方面取得了长足进步，并在气象、环境、航空、航天、月球探测、生物医学、交通、反恐及军事等领域得到广泛应用，产收稿日期：2012-08-30基金项目:国家自然科学基金项目（61171154）2航天返回与遥感2013年第34卷生了重大社会经济效益。随着遥感技术的发展与进化，高光谱遥感近十年受到特别重视[1]。高光谱遥感在许多相互邻近、甚至

8、相互重叠的狭窄光谱波段上同时采集目标或背景的电磁辐射数据，为地物提供数十至数百个窄波段的光谱信息。高光谱遥感影像具有光谱分辨率高及图谱合一等特点，其光谱分辨率可达到nm（纳米）级