基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取

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1、mageProcessingandMultimediaTechnology基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取米邹强，冯静，王宇f1．中国民航飞行学院航空工程学院，四川广汉618307；2．武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079；3．四1f大学电子信息学院，四川成都610064)摘要：提出了一种基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取算法。该算法借用子波变换多分辨率分析的思想，设计了一组波段相互重叠的窗函数来提取光谱曲线特征，然后进行有监督RBF神经网络分类实验，在实验过程中确定了相关参数的取值范围。实验结果表明，加窗光谱积分特征

2、可以有效地描述光谱曲线，获得了比较好的正确分类率。关键词：高光谱遥感；光谱积分；特征提取中图分类号：TP75文献标识码：AFeatureextractionofhyperspectralremotesensingimagebasedonaddingwindowspectrumintegralZOUQiang，FENGJingz，WANGYuf1．AviationEngineeringInstitute，ChinaCivilAviationFlightCollege，Guanghan618307，China；2．SchoolofRemoteSe

3、nsingInformationEngineering，WuhanUniversity，Wuhan430079，China；3．CollegeofElectronicsandInformationEngineering，SichuanUniversity，Chengdu610064，China)Abstract：Anewfeatureextractionmethodofremotesensingimagewasproposedbasedonaddingwindowspectrumintegra1．Aimedtofeatureextractio

4、nofhyperspectralremotesensingimage，agroupofoverlappingwindowfunctionswasdesignedbyintroducingwavelettransfermulti-resolutionanalysistheory．ThescopesofrelevantparameterswereselectedbyRBFneuralnetworksclassificationexperiments．Theresultsshowthat，theproposedfeatureofaddingwind

5、owspectrumintegralcaneffectivelydescribespectralcurve，andgetsbetterclassificationrate．Keywords：hyperspectralremotesensing；spectrumintegral；featureextraction高光谱遥感技术是20世纪80年代以来在对地观数据中，除去多余的信息而保留真实的、有用的、能区别测方面取得的重大技术突破。高光谱图像处理是目前遥于其他物质的特征信息。针对高光谱数据的特点，人们感图像领域的热门研究内容之一。高光谱图像光谱覆

6、盖相继提出了一些特征提取算法，如主成分分析fK—变范围广、光谱分辨力高、波段连续性强，可揭示单一波段换)⋯、判别边界法l2_、小波变换法㈣等。本文采用光谱曲或者多谱段图像所不能反映的地物信息。但是高光谱图线的参量化技术，提出了一种加窗光谱积分的高光谱遥像的数据量大，相邻波段之间具有较高的相关性、数据感图像特征提取算法。该算法借用子波变换多分辨率分存在大量冗余，传统针对低维宽波段的遥感图像处理算析的思想，设计了一组波段相互重叠的窗函数来提取光法不再适用。因此，研究针对高光谱图像的快速而有效的谱曲线特征。实验结果表明本文提出方法的有效性。特征提取

7、算法成为高光谱图像分析与处理的首要问题。1光谱曲线及其参量化光谱特征提取就是从已测得的某物质的原始光谱为了直观地表达图像上某一像元的光谱特征。本文基金项目：国家自然科学基金资助项目f60372079)18《信息化纵横》2009年第15期mageProcessingandMultimediaTechnology引入二维光谱曲线。如果用直角坐标表示光谱数据，其∑∑，y)-uk]+。，一“]横轴表示波段数，纵轴表示反射率，如图1所示。Pk"——====二x===l=y===l——_／二二M二==N二====二二=二===二二二=二======二M=

8、二二=二=二=二==二二=====二=二=二=二二=二=二=二===(【3j)J1／(∑∑，一])(∑∑+，一+I]_)T⋯1=Ix=ly=l式中=)(4)由于天气