利用區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)的自適應(yīng)高光譜圖像分類

利用區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)的自適應(yīng)高光譜圖像分類自適應(yīng)區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)在高光譜圖像分類中的應(yīng)用摘要：高光譜圖像是一種以多波段信息為基礎(chǔ)的遙感數(shù)據(jù)，其在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。然而，高光譜圖像的分類問題一直是研究的重點(diǎn)之一。本文基于區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)的思想，提出了一種自適應(yīng)高光譜圖像分類方法。該方法通過利用高光譜圖像中的空間信息和光譜信息，將圖像分割為具有相似特征的區(qū)域，并根據(jù)每個(gè)區(qū)域的特征進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效提高高光譜圖像的分類準(zhǔn)確性和魯棒性。關(guān)鍵詞：高光譜圖像；分類；區(qū)域增長(zhǎng)；自適應(yīng)1引言隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，高光譜圖像的獲取和應(yīng)用越來越廣泛。高光譜圖像具有比普通彩色圖像更多的波段信息，可以提供更多的光譜特征，因此在目標(biāo)檢測(cè)、土地利用分類、環(huán)境變化監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。高光譜圖像的分類是利用圖像中的光譜信息對(duì)圖像中的不同目標(biāo)進(jìn)行分類的過程，目的是將圖像中的不同地物進(jìn)行準(zhǔn)確地區(qū)分。然而，由于高光譜圖像具有較高的維度和復(fù)雜的光譜信息，其分類任務(wù)面臨著較大的挑戰(zhàn)。2相關(guān)工作高光譜圖像分類的方法主要分為基于像元的分類和基于區(qū)域的分類兩類。基于像元的分類方法是將圖像中的每個(gè)像元單獨(dú)進(jìn)行分類，然后將分類結(jié)果拼接起來得到整個(gè)圖像的分類結(jié)果。然而，由于高光譜圖像中的像元數(shù)量較大，該方法計(jì)算復(fù)雜度較高，且容易受到光譜混合和噪聲的影響?；趨^(qū)域的分類方法利用圖像中像素之間的相似性將圖像分割為不同的區(qū)域，然后對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行分類。相比于基于像元的分類方法，基于區(qū)域的分類方法能夠更好地利用圖像中的空間信息，提高分類結(jié)果的準(zhǔn)確性和魯棒性。3自適應(yīng)高光譜圖像分類方法3.1區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)是一種基于圖像光譜和空間信息的圖像分割方法。該方法從圖像中的一個(gè)像素點(diǎn)開始，根據(jù)其相鄰像素點(diǎn)的光譜和空間信息，判斷是否屬于同一區(qū)域，然后將符合條件的像素點(diǎn)添加到區(qū)域中。通過不斷地進(jìn)行迭代，最終將圖像分割為多個(gè)區(qū)域。區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)有很強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性，能夠有效地提取出圖像中具有相似特征的區(qū)域。3.2自適應(yīng)高光譜圖像分類方法流程本文提出的自適應(yīng)高光譜圖像分類方法基于區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)，其流程如下：1）對(duì)高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括輻射校正、大氣校正和噪聲濾波等步驟，以提高圖像的質(zhì)量和減小數(shù)據(jù)的噪聲；2）選擇圖像中的一個(gè)像素點(diǎn)作為種子點(diǎn)，并初始化一個(gè)空的區(qū)域；3）根據(jù)種子像素點(diǎn)的光譜和空間信息，通過設(shè)定一系列條件判斷當(dāng)前像素點(diǎn)是否與種子像素點(diǎn)屬于同一區(qū)域，如果滿足條件則將該像素點(diǎn)添加到區(qū)域中；4）更新種子像素點(diǎn)和區(qū)域的屬性，如光譜均值、標(biāo)準(zhǔn)差等；5）重復(fù)步驟3和4，直到滿足停止增長(zhǎng)的條件為止，得到一個(gè)穩(wěn)定的區(qū)域；6）根據(jù)區(qū)域的特征進(jìn)行分類，并將分類結(jié)果添加到結(jié)果集中；7）選擇下一個(gè)種子像素點(diǎn)，重復(fù)步驟3到6；8）對(duì)結(jié)果集中的分類結(jié)果進(jìn)行后處理，如去除噪聲、填充空洞等。4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本文將提出的方法與傳統(tǒng)的基于像元的分類方法和其他基于區(qū)域的分類方法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)方法，本文提出的方法能夠更好地利用高光譜圖像中的光譜和空間信息，提高圖像的分類準(zhǔn)確性和魯棒性。圖像分類結(jié)果如圖1所示。5結(jié)論與展望本文基于區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)提出了一種自適應(yīng)高光譜圖像分類方法，該方法能夠充分利用高光譜圖像中的光譜和空間信息，提高圖像的分類準(zhǔn)確性和魯棒性。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠有效地提取高光譜圖像中具有相似特征的區(qū)域，并對(duì)區(qū)域進(jìn)行分類。然而，該方法還存在一些問題，比如對(duì)于包含多個(gè)類別的復(fù)雜區(qū)域的分類效果較差。未來的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)該方法，并將其應(yīng)用到更廣泛的領(lǐng)域中。參考文獻(xiàn)：[1]Zou,B.,Sun,G.,&Xu,M.(2019).Adaptivehigh-dimensionalhyperspectralimageclassificationviaspectral-spatialregiongrowing.IEEEAccess,8,162406–162419.[2]Tu,M.,Shi,W.,&Chen,J.(2018).Hierarchicaladaptivespectral-spatialfeatureextractionforhyperspectralimageclassification.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,56(9),5023–5034.[3]Wang,L.,Gamba,P.,Plaza,A.,&Zhu,X.X.(2019).Advancesinhyperspectralimageclassification:Earthvision.[4]Dang,X.,Chen,H.,&Shao,E.(2020).Hypers