基于本征图像分解的高光谱图像空谱联合分类

任智伟 吴玲达



基于本征图像分解的高光谱图像空谱联合分类

任智伟1吴玲达2

（1 酒泉卫星发射中心，酒泉 732750） （2 航天工程大学，北京 101416）

高光谱图像分类是许多应用的第一步，也是极其重要的一步。针对目前分类方法存在误分现象，尤其是在地物边缘附近区域，以及现有空谱联合分类方法计算复杂度高的问题，提出一种基于本征图像分解以及导向滤波的高光谱图像空谱联合分类方法：利用AP聚类进行波段选择，提高计算效率；利用基于局部稀疏约束的本征图像分解方法进行高光谱本征图像分解，获取反射率本征图；利用导向滤波器对初始分类结果进行优化。实验结果表明：文章提出的空谱联合分类方法在分类精度与计算时间方面优势明显。

光谱学 高光谱图像 本征图像分解 局部稀疏约束 空谱联合 导向滤波 遥感技术应用

0 引言

高光谱遥感图像能够提供丰富的空间、光谱以及辐射信息，成为遥感领域的研究热点。由于高光谱遥感图像具有光谱分辨率高、光谱连续以及图谱合一等特点，使得高光谱遥感在环境监测、气象预测[1]、地质勘探[2]、林业监测、海洋监测[3]以及军事国防[4-5]等诸多领域得到广泛应用。而高光谱图像分类是众多应用的基础处理操作。

与传统的分类方法相比，空谱联合的高光谱图像分类因其兼顾空间维与光谱维特性，能够提供更高的分类精度，受到广泛关注。传统的高光谱图像分类方法仅使用地物的光谱特征而没有考虑空间信息。……