超谱遥感图像的波段选择新方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第2l卷第6期信号处理Vl01．21．NO．62005年l2月SIGNALPRoCESSINGDec．2005超谱遥感图像的波段选择新方法术刘春红赵春晖(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要：针对超谱遥感图像的高数据维给图像进一步处理带来的困难，本文构造了波段选择方法的数学模型，该方法基于统计学原理，通过选择信息量大并且与其它波段相关性小的波段来降低超谱数据维数。本文将降低后的超谱数据进行小波融合与K一均值非监督分类。分类结果表明，该波段选择的方法能够将保留信息丰富的波段，分类效果与使用原始波段相比有所提高，计算复杂

2、度大大降低。关键词：超谱遥感图像：波段选择；小波融合；分类NewBandSelectionApproachofHyperspectralRemoteSensingImageLiuChunhongZhaoChunhui(CollegeofInformationandCommunication，HarbinEngineeringUniversity，HarbinHLJ，150001)Abstract：Aimattheproblemsbroughtbyhighdimensionsofhyperspectralremotesensingimage，thealgorithmmodelofbandsel

3、ectionthatbasedonstatisticswasconstructedinthispaper,whichreducesdimensionsbyselectinghighinformativeandlowcorrelativeband．ThenwaveletfusionandK—meanunsupervisedclassificationwerecarriedonthedimensionallyreducedimage．TheresultsoftheclassificationshowedthenewapproachCancontainhighinformativebandsand

4、theefectofclassificationisbetterthanrawimage，computingcomplicationisalsodecreasedrapidly．KeyWOrds：hyperspectralremotesensingimage；bandselection；waveletfusion；classification以看作一个图像立方体，如图l。其中有两维代表了空间位1引言置，另一维代表了光谱波长。超谱数据两个相邻波段之间一随着超谱成像光谱仪(Hyperspectralimagespectrometer)般相隔仅有lOnm(以AVIRIS超谱数据为例)，相邻波段的的

5、发展，获取超谱遥感图像(Hyperspectralremotesensing图像空间和谱间相关性都非常高。并不是所有的波段都有着image)成为可能。目前应用较多的两个超谱成像仪器有美国同等的重要性，通过选择最优波段而组成新的超谱图像空NASA喷气推进实验室研制的224波段机载可见光成像光谱间，在不损失重要信息的条件下可以代表其他波段的信息。仪(AVIRIS)⋯，另一个为海军研究实验室(NavalResearch因此，进行合理的波段选择是可行的。Laboratory’S)的210波段超谱数字图像收集实验(HYDICE)现有的波段选择方法，一般都是对于多光谱图像(4—7传感器【2】。这些由高分

6、辨率成像仪器获得的图像比多光谱传个波段)进行组合选优的。最初的波段选择主要依赖于人工感器获得的图像有着更高的分辨率，人们可以提取从多光谱目视解译，这个工作需要由有经验的专家来进行。但是随着图像中难以获得的信息。这些发展对遥感应用带来了希望，遥感图像数字化的不断发展，依赖于专家目视解译的方法越同时也对处理技术提出了挑战，因此，必须研究更为适用的来越显示出它的局限性。例如，有时候很难说明选择该波段新处理技术。超谱遥感图像大量的波段数目使得传统的遥感的原因，对一个新的图像数据来进行选择容易出现人为的判处理技术不再适用，就需要我们应用图像预处理(如波段选断失误【3】，而且对于大量的图像选择不能够进行

7、批处理以加择)的方法来降低超谱图像的维数。快选择的速度。因此对于数字化的超谱图像进行准确的波段超谱图像通常包括上百个连续分布的波段，整个数据可选择，必须发展有效而简便的识别方法。收稿日期：2004年1月30日；修回日期：2004年9月2日本课题受哈尔滨市学科后备带头人基金和哈尔滨工程大学基础科研基金资助维普资讯http://www.cqvip.com第6期超谱遥感图像的波段选择新方法677文献【4】利用JM(