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1、分类号:TP39110710-2015112011硕士学位论文基于联合稀疏表示的高光谱遥感图像分类李佳逊导师姓名职称董安国教授申请学位级别理学硕士学科专业名称数学论文提交日期2018年5月4日论文答辩日期2018年6月9日学位授予单位长安大学HyperspectralremotesensingimageclassificationbasedonjointsparserepresentationAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiJiaxunSupervisor：Pr
2、of.DongAnguoChang’anUniversity,Xi’an,China摘要高光谱遥感是一种遥感技术，它利用可见光到红外光之间数百甚至上千的波段的光谱响应，获取目标物体的相关信息。高光谱遥感凭借高空间分辨率和高光谱分辨率等优势，在目标识别、精细农业、水文监测、城市规划等领域都发挥着不可估量的作用。高光谱遥感图像丰富的光谱信息和空间信息在准确表征地物类别的同时，也带来了很多问题，例如高光谱图像越来越高的维度导致的高光谱图像处理的困难，高光谱图像巨大的信息量导致的小样本目标识别困难，以及在分析光谱数据时引入的不确定性
3、因素等。为了提高高光谱遥感图像的分类精度，本文将高光谱遥感图像的光谱信息和空间信息结合，提出两种基于联合稀疏表示的高光谱遥感图像分类算法：1．基于谱聚类和联合稀疏表示的分类算法。首先利用谱聚类将待分类的像元及其邻域内所有像元分为两类，然后利用联合稀疏表示模型确定按规则选取的其中一类的具体类别，并以该类别作为待测像元的类别，最后进一步利用空间信息关联邻近像元的类别，对算法进行修正。2．基于邻域相似度和联合稀疏表示的分类算法。首先依据待测像元与邻域内像元的相关程度，设定相似度阈值，选取与待测像元相似度高的像元进行联合稀疏表示，然
4、后采用邻域投票方式对分类算法进行修正，确定待测像元的类别。稀疏表示算法通过训练样本将测试样本进行线性表示，用稀疏系数表示测试样本，从而实现了对图像的压缩，大大简化了图像的后续处理。同时，稀疏表示算法不需设定待测样本的统计学特征，可以在训练样本中设定不同的约束条件满足不同的测试要求。正是由于在处理高维数据时的这些优势，稀疏表示算法被成功应用到高光谱遥感图像分类中。通过两组高光谱遥感图像的分类实验，验证了文中提出的两种高光谱遥感图像分类算法的有效性。关键词：遥感；高光谱图像；联合稀疏表示；谱聚类；邻域相似度iiiAbstract
5、Hyperspectralremotesensingisanemergingremotesensingtechnology.Informationofthetargetobjectscanbeobtainedbyhundredsoreventhousandsofbandspectralresponsebetweenvisiblelightandinfraredlight.Withtheadvantagesofthehighspatialresolutionandhighspectralresolution,hyperspec
6、tralremotesensingisplayinganimportantroleinthefieldsoftargetrecognition,precisionagriculture,hydrologicalmonitoring,cityplanning,etc.Hyperspectralremotesensingimagerepresentsthecategoriesofgroundobjectsaccuratelyasithasabundantspectralinformationandspatialinformati
7、on.Atthesametime,italsohasalotofproblems.Forexample,duetothehighdimensionofhyperspectralimage,itismoredifficulttoprocessthehyperspectralimage,duetolargeamountofinformationinhyperspectralimage,itismoredifficulttoidentifythesmallsampleobjects,theuncertaintyfactorisin
8、troducedintheanalysisofhyperspectraldata,etc.Inordertoimprovetheclassificationaccuracyofhyperspectralremotesensingimage,inthisthesis,twokindsofhi
