【摘 要】
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随着高光谱遥感技术与应用的不断深入,人们可以获取更高空间与光谱分辨率的高光谱图像,如何更为有效地利用图像中的空间与光谱信息改善分类精度有着重要的研究意义。传统高光谱图像分类方法将高光谱数据视为向量或张量形式进行处理,未能充分挖掘光谱矢量的连续性与相关性特征,导致高光谱图像分类时往往会面临高维数、空间与光谱冗余性和非线性等挑战。因此,本文基于函数型数据分析,结合高光谱数据的特点,提出了利用空间、光谱
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金:No.42001286； 辽宁省教育厅重点项目:No.LJ2020ZD003；
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随着高光谱遥感技术与应用的不断深入,人们可以获取更高空间与光谱分辨率的高光谱图像,如何更为有效地利用图像中的空间与光谱信息改善分类精度有着重要的研究意义。传统高光谱图像分类方法将高光谱数据视为向量或张量形式进行处理,未能充分挖掘光谱矢量的连续性与相关性特征,导致高光谱图像分类时往往会面临高维数、空间与光谱冗余性和非线性等挑战。因此,本文基于函数型数据分析,结合高光谱数据的特点,提出了利用空间、光谱相关性的高光谱图像函数化表示及分类方法。主要研究工作如下:（1）针对现有的基于函数型数据分析的高光谱图像分类方法不能有效利用地物分布的空间规律性的问题,基于超像素中包含的像素具有相似特征的假设,提出了一种基于空间相关性的超像素约束高光谱图像函数化表示方法。首先,利用基函数系统的线性组合将高光谱数据表示为函数形式;然后对高光谱图像的第一主成分进行熵率超像素分割（Entropy Rate superpixel Segmentation,ERS）,获取像素的空间邻域关系;最后,将空间相干项引入拟合误差项平方和中实现超像素空间约束函数化表示。（2）为了充分利用高光谱图像相邻波段间的高相关性,提出一种基于空间和光谱相关性的高光谱图像函数化表示方法。利用以上超像素约束函数化表示模型,根据谱间相关系数,对高光谱数据进行分段函数化表示。（3）在上述函数化表示的基础上,采用函数型主成分分析（Functional Principal Component Analysis,FPCA）提取光谱曲线拟合函数的函数特征,结合支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器,对高光谱图像进行分类,并设计对比实验验证本文提出方法的有效性及优势。本论文有图27幅,表10个,参考文献59篇。
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