【摘 要】
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随着遥感传感器技术的不断发展,高光谱图像分类成为目前研究的热点。由于在目前遥感传感器设计中,光谱分辨率与空间分辨率互相约束,无法兼得。因此,对于光谱分辨率较高的高光谱图像,空间分辨率往往很低,会导致混合像元的大量存在。从纯像元的角度考虑,混合像元会导致像元的光谱特征显著性降低,可分性减弱;从分类的角度考虑,纯像元地物与不同地物目标以不同比例混合,会导致类内松散,类间耦合。因此,混合像元导致同类别的
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随着遥感传感器技术的不断发展,高光谱图像分类成为目前研究的热点。由于在目前遥感传感器设计中,光谱分辨率与空间分辨率互相约束,无法兼得。因此,对于光谱分辨率较高的高光谱图像,空间分辨率往往很低,会导致混合像元的大量存在。从纯像元的角度考虑,混合像元会导致像元的光谱特征显著性降低,可分性减弱;从分类的角度考虑,纯像元地物与不同地物目标以不同比例混合,会导致类内松散,类间耦合。因此,混合像元导致同类别的光谱特征呈现多样性,不同类别的光谱特征差异性减少,共性增加,从而大大增加了分类难度。再加上高光谱图像较为有限的样本且样本质量不均衡,会导致分类精度降低。针对混合像元特征导致的类可分性弱问题,本文从特征角度提出增强光谱可分性、增强光谱-空间可分性策略,从分类器角度分别提出保留高可分性波段的弹性网逻辑回归算法以及基于置信度邻域优化处理的策略。本文的主要工作如下:（1）本文构建类可分性引导图,提出基于类可分性引导图的分组滚动引导滤波算法,通过增强光谱特征的类可分性,解决混合像元引起的光谱特征类内不凝聚,类间强耦合的问题。首先利用LDA算法的思想,生成一幅具有类可分性的引导图,然后对高光谱图像的每个波段执行滚动引导滤波,实现光谱特征类内更加凝聚,类间差异变大的趋势,增强光谱特征的类可分性。同时对于高光谱图像的高维特征,本文基于弹性网回归,使用L1和L2正则项对逻辑回归共同约束,以此把高相关的可分性波段（局部结构信息）保留下来。（2）本文构建局部块协方差矩阵,提出基于协方差矩阵的光谱-空间特征差异增强算法,通过增强空谱联合特征的类可分性,解决混合像元主类别比例优势微弱时,不同类别特征高度相似且难以区分的问题。首先基于分组滚动引导滤波算法的初步增强结果,在超像素块和邻域窗口的共同约束下,提取高光谱图像的局部协方差矩阵特征,协方差矩阵特征有效实现光谱和空间特征的融合,使类间的距离增大,进一步增强类可分性。同时提出多分类器置信度邻域优化算法,通过多分类器的分类结果划分置信度区间,使高置信度区域信息向低置信度区域传播,纠正分类标签,提升分类效果。本文在Indian Pines、Salinas和KSC数据集上分别进行实验,通过和经典的算法对比发现,本文提出的算法分别在类可分性上与分类精度上都表现最优。
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