高光谱遥感图像特征提取方法研究

发布时间：2024-06-07 23:41

　　随着高光谱遥感技术的不断发展,高光谱遥感图像在精确农业、敌情侦察、地质勘探以及环境保护等方面有着广泛的应用。相比于传统的多光谱遥感图像来说,由于高光谱遥感图像的多波段、高空间分辨率以及数据高维性引起的信息冗余的特点,对地物进行类别归属划分时,分类结果并不理想,数据的高维性甚至引起休斯现象。鉴于这些特点,高光谱遥感图像的特征提取自然成为了遥感技术领域中的研究热点之一。较高的空间分辨率增加了地物类型的复杂度,给特征提取带来了巨大的挑战。高光谱遥感图像数据的高维性,光谱波段间的强相关性以及多维表达、图谱合一的特点,传统的图像处理技术将很难满足实际应用的需求。因此,研究高光谱遥感图像特征提取方法具有非常重要的意义。本研究借助于机器学习和最优化数学建模的相关理论进行研究,针对现有高光谱遥感图像特征提取方法的不足,对高光谱遥感图像的光谱及空间信息的特征提取技术进行了改进与创新,进一步深入研究了高光谱遥感图像特征提取的方法及技巧。同时也使该研究从光谱维扩展到光谱-空间维。该论文的主要研究内容和重要结论如下:(1)针对高光谱遥感图像在光谱维度上的特征提取,提出了基于Maclaurin级函数曲线拟合特征...

【文章页数】：131 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 无监督特征提取
        1.2.2 监督特征提取
        1.2.3 半监督特征提取
    1.3 技术路线
    1.4 论文的组织
第二章 基于Maclaurin级函数曲线拟合的特征提取方法研究
    2.1 引言
    2.2 有理函数曲线拟合特征提取方法的简要介绍
    2.3 Maclaurin级函数曲线拟合特征提取方法
        2.3.1 Maclaurin级函数曲线拟合的原理
        2.3.2 Maclaurin级函数曲线拟合的理论推导
    2.4 实验和分析
        2.4.1 IPS和 KSC高光谱遥感图像数据集描述
        2.4.2 实验结果和分析
    2.5 小结
第三章 基于几何均值特征空间判别分析的特征提取方法研究
    3.1 引言
    3.2 几何均值特征空间判别分析
        3.2.1 GmFSDA的基本思想
        3.2.2 几何均值的有效性
        3.2.3 GmFSDA的发展和改进
    3.3 实验和分析
        3.3.1 IPS、PU和 KSC高光谱遥感图像数据集描述
        3.3.2 实验结果和分析
    3.4 结论
第四章 基于调和均值的光谱-空间滤波判别分析的特征提取方法研究
    4.1 引言
    4.2 调和均值和区域中值滤波的有效性
        4.2.1 调和均值的有效性
        4.2.2 区域中值滤波的有效性
    4.3 基于调和均值的光谱-空间滤波判别分析
        4.3.1 基于区域中值滤波的空间滤波特征提取
        4.3.2 光谱-空间滤波特征判别分析
    4.4 实验和分析
        4.4.1 IPS、PU和 KSC高光谱遥感图像数据集介绍
        4.4.2 参数分析
        4.4.3 SSF_HM特征提取方法的性能分析
    4.5 小结
第五章 基于光谱-Gabor空间判别分析的特征提取方法研究
    5.1 引言
    5.2 光谱-Gabor空间判别分析
        5.2.1 Gabor特征提取的基本思想
        5.2.2 基于融合特征矩阵的光谱-Gabor特征空间变换
    5.3 实验和分析
        5.3.1 IPS、PU和 KSC高光谱遥感图像数据集描述
        5.3.2 参数分析
        5.3.3 SGDA与其它方法的比较
            5.3.3.1 固定参数下SGDA方法的性能分析
            5.3.3.2 参数对SGDA方法性能的影响
    5.4 小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 创新点
    6.3 展望
致谢
参考文献
附录 :作者在攻读博士学位期间的成果



本文编号：3991130