高光谱图像组合光谱特征探究

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1、高光谱图像组合光谱特征探究　　摘要：在此分析了典型植被、岩矿、土壤和水体地物的光谱特性曲线及其一阶和二阶导数的特点与异同。研究表明通过光谱导数技术，可以快速分析出高光谱特性曲线的反射峰和吸收谷谱带的相关特征，且不同类别地物目标在原始光谱曲线和各阶光谱导数曲线上存在不同敏感波段。因此提出将高光谱原始数据和其各阶导数曲线的敏感波段综合起来构成组合光谱特征，以此达到优化高光谱特征性和降低分类难度，从而进一步提高分类性能的方法。实验结果表明组合光谱特征可以实现高光谱图像有效分类。关键词：高光谱分类；组合光谱特征；光谱导数特征；导数光谱技术中图分类号：TN919?34；TP75

2、1.1文献标识码：A文章编号：1004?373X（2013）14?0104?04ResearchoncombinationalspectralfeaturesofhyperspectralimagesCHANGWen?juan，HEMing?yi（EarthObservationResearchCenter，ShaanxiKeyLabofInformationAcquisitionandProcessing，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710129，China）13Abstract：Thespectralchara

3、cteristiccurvesoftypicalvegetation，minerals，soilandwaterbody，andsimilaritiesanddifferencesoftheirfirst?orderandsecond?orderderivativesareanalyzed.Theresearchdemonstratesthattherelevantcharacteristicsofthereflectionpeakandtheabsorptionvalleybandsofhyperspectralspectralcharacteristiccurve

4、scanbequicklyobtainedbyanalysisandspectrumderivativetechnology，andtherearedifferentsensitivebandsbetweenoriginalspectralcurveandvariousorderspectralderivativecurvesofdifferentcategoriesobjectives.Therefore，itisproposedthatthecompositionofthesesensitivebandsofhyperspectraloriginaldataand

5、eachorderderivativecurvecanconstitutecombinationalspectralfeaturestooptimizetheperformanceofhyperspectralfeaturesandreducetheclassificationdifficulty.Theexperimentalresultsshowthatthiscombinationalspectralfeaturescanrealizetheeffectiveclassificationofhyperspectralimages.13Keywords：hyper

6、spectralclassification；combinationalspectralfeature；spectrumderivativefeature；derivativespectrumtechnology0引言近年来，高光谱遥感数据处理受到特别关注，IEEE高光谱遥感图像与信号处理?遥感进化（IEEEWorkshoponHyperspectralImageandSignalProcessing?EvolutionalRemoteSensing，WHISPERS1）2009在法国召开首届大会，第4届大会于2012年6月在上海召开，IEEE遥感学报、传感器学报及图

7、像处理学报等近来先后出版了有关高光谱遥感数据处理的多个专辑[1?4]。高光谱遥感影像具有光谱分辨率高及图谱合一等特点，包含了丰富的空间、辐射和光谱三类直接信息，提供了比多光谱传感器更丰富和更精确的光谱信息，极大地提高了对目标与环境的识别能力，可有效地用于目标及环境的全像素、单像素、甚至亚像素级分类、识别与混合成分分析。13高光谱分类是高光谱数据分析和信息提取的重要工具，在当前乃至今后一段时间内都将是遥感领域的研究热点。与传统分类方法相比，高光谱分类面临的两个主要问题是：一是光谱分辨率高、光谱曲线近乎连续、数据量大、数据冗余严重、谱间相关性强；另一是空