【摘 要】
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由于高光谱图像（Hyperspectral Image,HSI）的成像环境和成像传感器性能的限制,谱混淆、同物异谱及异物同谱等现象普遍存在于HSI中,这些因素增加了人工标注样本类别的难度及收集数据的成本。因此,在现实应用中,采集大量带有正确标注的HSI样本通常是极为困难的,这会导致有监督模型的过拟合现象。另一方面,谱混淆现象导致单一特征对HSI表征难以达到较好的可分性,多特征机器学习为处理HSI中
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由于高光谱图像（Hyperspectral Image,HSI）的成像环境和成像传感器性能的限制,谱混淆、同物异谱及异物同谱等现象普遍存在于HSI中,这些因素增加了人工标注样本类别的难度及收集数据的成本。因此,在现实应用中,采集大量带有正确标注的HSI样本通常是极为困难的,这会导致有监督模型的过拟合现象。另一方面,谱混淆现象导致单一特征对HSI表征难以达到较好的可分性,多特征机器学习为处理HSI中的谱混淆现象对分类性能的影响提供了思路。因此,研究如何对HSI数据表征并有效地缓解训练过程中的参数过拟合现象是在小样本（Small Sample Size,SSS）条件下设计有效的HSI分类方法时亟需解决的关键问题。本文分别从数据维度约减、多特征融合及降低多特征分类器复杂度角度出发,提出了基于正交约束张量分解的HSI降维方法,基于隐空间张量低秩稀疏分解的HSI多特征表征方法和基于增广多特征上下文超限学习机的HSI分类器,提升了模型的泛化能力,从一定程度上缓解了小样本问题对HSI分类的影响。具体工作和主要创新点如下:（1）在数据预处理阶段,本文从维度约简的角度出发提出了一种基于正交约束张量分解的HSI降维方法,降低了模型复杂度从一定程度缓解了HSI分类中的过拟合问题。针对HSI降维过程中的信息损失问题,提出了基于样本上下文信息的HSI降维方法,达到了在数据维度约减的同时提升谱-空特征可分性的目的。为了在降维的同时获取到HSI的空间上下文信息,提出了采用样本局部邻域窗口构造HSI的张量样本。为了保留样本的空间流形结构以提升样本可分性,提出了一种图嵌入张量核空间的Tucker张量分解模型,并采用正交性约束保证模型的解的唯一性和稳定性。证明了模型的求解等价于一个矩阵线性特征值问题,提出了求解该问题的最优化算法,在此基础上分析了不同约束条件对HSI特征提取方法性能的影响。通过实验验证了该方法处理小样本情况下HSI分类任务的有效性。（2）在特征提取阶段提出了一种基于隐空间张量分解的HSI多特征融合方法,运用空间上下文信息对HSI进行预处理与多特征融合,从数据扩充与样本多特征表征角度缓解HSI分类中的过拟合问题。针对多特征张量构造中难以融入空间上下文信息及各类特征维度不同所导致的维度扩张问题,提出了在隐空间中构造张量样本的方法,该方法即能把上下文信息与多特征相融合又能降低多特征张量的空间复杂度;建立了一个隐空间张量稀疏低秩分解模型,模型中的稀疏张量用于处理异常点对分类的影响,低秩张量用于确保多特征的可分性;利用张量核范数确保多特征的兼容性,并利用隐空间多图嵌入方法确保各特征的可分性;提出了一种带有自适应惩罚项的线性交替方向法对非凸非光滑的目标函数进行优化求解。在三个标准HSI数据集上的实验表明,在每类地物只有10个训练样本的情况下,本文的方法对地物的总分类精度可以达到90%以上。（3）针对多特征表征样本导致特征维度增加而引起的分类器泛化能力下降问题,本文采用基于上下文信息的半监督学习方法,把多特征与上下文信息相融合,提出了增广多特征上下文超限学习机（Augmented Multifeature Contextual Extreme Learning Machine,AMCELM）,从数据扩充角度缓解提升了分类器的泛化能力。在训练样本不足的情况下,直接把多种特征堆砌成更高维度的特征会增加分类器的模型复杂度,加剧训练样本不足的负面影响。针对这一问题提出了一种多特征ELM,通过把各特征分别输入并在输出决策层进行融合决策,避免多特征分类器的空间复杂度增加问题。为了在训练和测试阶段都能合理运用样本的空间上下文信息,提出了一种增广多特征空间上下文ELM。受益于分类器能有效地利用空间上下文信息,本文的方法在处理HSI分类时相对于现有的多特征分类器不仅大幅提升了分类性能而且对HSI中的地物类别分布不均衡问题具有更好的鲁棒性。通过在三个标准的HSI数据集上的实验验证了AMCELM对HSI分类中的小样本问题的有效性。。
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