【摘要】：遙感影像分類是遙感領(lǐng)域研究的重要問題。高光譜遙感數(shù)據(jù)具有豐富的光譜信息和空間信息,為地物目標(biāo)的辨識和分類提供了更多依據(jù)。分類方法的優(yōu)劣直接影響著分類的精度,空譜分類方法將光譜特征和空間特征結(jié)合在一起,被證明可以有效地提高分類精度。高光譜數(shù)據(jù)降維是降低處理成本,避免維數(shù)災(zāi)難的有效手段,已成為分類的重要步驟。深度學(xué)習(xí)能夠提取數(shù)據(jù)深層次非線性本質(zhì)特征,越來越多的深度學(xué)習(xí)模型被應(yīng)用到高光譜特征提取和地物分類中。論文通過深入分析高光譜數(shù)據(jù)特性,基于信息論、統(tǒng)計學(xué)理論、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的新理論和新方法,研究高效的光譜降維策略和空譜聯(lián)合分類方法,并在多個高光譜遙感數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證。主要內(nèi)容包括:基于信息量和類間可分性的評價標(biāo)準(zhǔn),分別提出了兩種特征選擇方法。一種是改進(jìn)的最優(yōu)指數(shù)因子法。該方法根據(jù)波段間相關(guān)系數(shù)矩陣圖像“分塊”的特點,將整個波段空間劃分為若干子空間,在子空間的基礎(chǔ)上計算最優(yōu)指數(shù)因子,實現(xiàn)波段選擇。該方法提高了計算效率,降低了信息冗余,提升了分類精度。另一種是改進(jìn)的二進(jìn)制粒子群算法,通過改進(jìn)迭代函數(shù)和引入變異機(jī)制,提高了算法的收斂能力和全局尋優(yōu)能力;設(shè)計了基于該算法的特征選擇和分類器參數(shù)同步尋優(yōu)策略。實驗證明該算法能有效地進(jìn)行特征選擇和參數(shù)尋優(yōu),降低了處理成本、提升了分類的精度。基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)深層次本質(zhì)特征的能力,論文構(gòu)建了最優(yōu)的堆棧降噪自編碼器網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)了對高光譜數(shù)據(jù)的特征提取并完成分類,分類精度高于常見的特征提取方法。基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理空間形狀和幾何結(jié)構(gòu)的能力,論文提出了兩種空譜分類方法。一種是基于二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的空間特征后處理方法。該方法利用二值形態(tài)學(xué)的降噪能力,對基于光譜特征的分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理,有效降低了分類結(jié)果中的“椒鹽現(xiàn)象”,提高了分類精度。另一種是基于灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的空譜特征同步處理方法。該方法將高光譜數(shù)據(jù)的每一波段轉(zhuǎn)化為灰度圖像,分別進(jìn)行降噪處理,處理后的光譜特征融入了空間信息;然后將空譜特征作為堆棧降噪自編碼分類器的輸入進(jìn)行分類,提高了分類精度。論文從降維和空譜分類兩個方向提出了多個創(chuàng)新點,并將這些創(chuàng)新點進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,實現(xiàn)高光譜影像降維和空譜分類的綜合處理。論文將所提出的算法與同類算法進(jìn)行了比較,實驗證明所提算法具有更好的分類效果。
【圖文】：

更有利于地物的識別與分類。圖1-1[7]給出了高光譜影像示意圖。從圖 1-1 中的例子可以看出土壤、水和植被的光譜形成了一條精細(xì)連續(xù)的光譜特征曲線。因此，高光譜影像與多光譜影像相比，可以解決更多問題[8]。高光譜時代始于 20 世紀(jì) 80 年代，經(jīng)過三十多年的發(fā)展，高光譜遙感日臻成熟，得到了廣泛的應(yīng)用，占據(jù)了對地觀測的重要位置。高光譜成像光譜儀采集每個樣本點的同時，也采集其空間幾何分布信息，具有“圖譜合一”的特點。高光譜遙感實現(xiàn)了對目標(biāo)地物的光譜成像，形成二維空間信息與光譜信息相互融合的三維數(shù)據(jù)立方體（Data Cube）[9]。圖 1-2 是 AVIRIS 92AV3C 高光譜數(shù)據(jù)立方體，三維空間分別是空間維 x、空間維 y 和縱向軸光譜維 z，圖中 x 軸和 y 軸構(gòu)成立方體的前部截面的二維空間影像，z 軸為光譜維。不同地物對各個頻率的光具有不同的反射率，它們所對應(yīng)的光譜曲線就有差異，因此可以通過高光譜遙感數(shù)據(jù)為地物目標(biāo)進(jìn)行更加精細(xì)的識別和分類。為了適應(yīng)不同的研究目的，高光譜數(shù)據(jù)采用了三種不同的表達(dá)方式，圖像空間、光譜空間和特征空間[10]，對高光譜數(shù)據(jù)的地物屬性信息從不同的角度進(jìn)行表達(dá)，如圖 1-3 所示。（1）圖像空間圖像空間是高光譜數(shù)據(jù)最簡單、最直接的表達(dá)方式

4圖 1-2 高光譜影像立方體結(jié)構(gòu)示意圖（2）光譜空間圖 1-3（b）描述的是光譜空間，光譜空間的每個像素對應(yīng)一條波譜響應(yīng)曲線，波線反映的是目標(biāo)地物的光譜反射率隨光譜波長的變化情況[11]。在使用光譜空間對地物分析時，所依據(jù)的是不同地物表現(xiàn)出的輻射響應(yīng)曲線不同。但由于受到如太陽光入射風(fēng)速等因素的影響，實際中容易出現(xiàn)“同物異譜”和“同譜異物”現(xiàn)象，這一現(xiàn)象對
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2591973