高光谱遥感图像的频域特征提取与分类研究

项目名称： 高光谱遥感图像的频域特征提取与分类研究

项目编号： No.41401373

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 王珂

作者单位： 河海大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 高光谱图像分类对高光谱遥感的应用研究具有重要意义，也是当前遥感应用基础研究的热点内容之一。与多光谱遥感相比，高光谱遥感提供更为丰富的光谱信息，使得地物直接识别与精细分类成为可能。频域作为一种常用变换域，可以为高光谱遥感图像的地物识别提供重要依据。因此，本项目拟发展一套面向高光谱遥感图像的频域识别特征集提取方法，并提出一种高光谱遥感图像分类的频域解决方案。着重研究以下内容：1）通过分析典型地物光谱响应曲线的频谱、功率谱和相位谱，揭示高光谱图像中地物的频域表征规律；2）提取高光谱图像典型地物的频域特征，并利用数学优化方法和不同条件下的实验验证，生成频域识别特征集；3）基于该特征集，通过归一化和权重分配得到线性加权组合式，并构建能量函数，通过能量函数优化，实现高光谱遥感图像的半监督分类。研究成果对高光谱遥感图像分类有理论参照意义，在精细农业、环境监测、矿物勘探、军事安全等领域具有重要应用价值。

中文关键词： 高光谱遥感；特征提取；像元分类；；

英文摘要： Classification is important to the application of hyperspectral imaging. And it is one of the most fundamental topics in the field of remote sensing. Hyperspectral remote sensing data provides much more abundant spectral information of ground objects than

英文关键词： Hyperspectral Remote Sensing；Feature Extraction；Pixel Classification；；