基于云理論的高光譜遙感圖像分類研究.pdf

1、高光譜遙感數(shù)據(jù)具有非常高的光譜分辨率,因此非常有利于深入挖掘地物的理化特性或精細(xì)識(shí)別不同的地物,因此高光譜圖像的分類研究是高光譜遙感應(yīng)用的主要內(nèi)容之一。雖然現(xiàn)在已經(jīng)有很多種高光譜遙感圖像分類算法,但是一個(gè)重要的基礎(chǔ)問題——高光譜遙感數(shù)據(jù)的不確定性,并沒有引起這些算法的足夠重視。傳統(tǒng)的分類方法即沒有考慮到數(shù)據(jù)模糊性,也沒考慮到數(shù)據(jù)的隨機(jī)性,是“硬”分類算法。現(xiàn)有的“軟”分類方法中,有些方法只考慮了隨機(jī)性而沒考慮模糊性,比如最大似然比分類;

2、模糊分類也屬于軟分類,模糊分類算法可以解決圖像數(shù)據(jù)中的模糊性和非隨機(jī)性問題,然而對(duì)于在某種程度上可作為一種隨機(jī)變量的高光譜遙感圖像而言,這仍然是不夠的。粗集理論考慮到了模糊性和不確定性,但是沒有進(jìn)行空間關(guān)系的研究。云模型表示概念的不確定性,它突破了傳統(tǒng)方法的局限,有機(jī)地結(jié)合了自然語言中的模糊性和隨機(jī)性,實(shí)現(xiàn)了自然語言的不確定性與定量數(shù)值之間的相互映射。因此,針對(duì)高光譜遙感圖像的不確定性,本文將云理論引入到了高光譜遙感圖像的分類。論文主要

3、內(nèi)容如下:
　　 1、首先介紹了課題的背景和研究意義,然后介紹了現(xiàn)有的各種高光譜遙感分類方法,對(duì)各種算法的性能做了歸納和對(duì)比。然后對(duì)云理論的提出及其發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了敘述。最后分析了一下選擇課題的思路以及設(shè)定的課題目標(biāo)方案。
　　 2、介紹了高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)的三種存儲(chǔ)方式:重點(diǎn)介紹了高光譜遙感數(shù)據(jù)的不確定性;研究了遙感數(shù)據(jù)不確定性的三大基礎(chǔ)理論:概率論、模糊集和粗集。
　　 3、介紹云理論的一些概念,包括云模型的定

4、義、數(shù)字特征,云發(fā)生器和云變換,最后總結(jié)了云的特點(diǎn)。
　　 4、介紹了將云模型應(yīng)用到高光譜分類中的詳細(xì)步驟。首先用逆向云發(fā)生器生成各類地物云模型的參數(shù),然后運(yùn)用X條件云來計(jì)算各個(gè)測(cè)試樣本的隸屬度,最后根據(jù)極大判定法則對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類。之后對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)的分析。
　　 5、將云變換應(yīng)用到高光譜圖像的分類中。首先通過云變換產(chǎn)生各類地物的云模型然后根據(jù)與云模型的相同分類步驟進(jìn)行分類,最后對(duì)云分類結(jié)果進(jìn)行了分析。