[發明專利]高光譜圖像分類實驗方法

在審

• 申請號: 202011486686.1
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112800827A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 孫振輝;邢輕;劉富堂;焦昀;王靜;張國輝;王慶勇;崔然;吳國慶;李超鵬
• 申請（專利權）人: 劉富堂
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;趙鎮勇

本發明公開了一種高光譜圖像分類實驗方法，包括：多波段圖象組合處理的圖像增強處理方法，高光譜衛星相機成像系統成像時，每一片探測器單獨成像并下傳，地面部分做多探測器拼接處理；針對新數據情況，需確定其分類系統和樣本制備策略，感興趣區域通過點線面幾何形式來繪制，作為監督或半監督圖像分類的訓練樣本、驗證樣本或測試樣本，或便于圖像的掩膜、裁剪、局部統計操作；對分類實驗及結果分析。以目前的高光譜衛星數據處理與分析為背景，實現智能信息提取與地表覆蓋識別，為實現高精度、高動態、精細化的對地高光譜遙感監測積累工作經驗。

技術領域

本發明涉及一種星載民用成像光譜儀的圖像分類技術，尤其涉及一種高光譜圖像分 類實驗方法。

背景技術

高光譜遙感數據的特點是光譜分辨率高、波段連續性強，能夠獲得地物在一定范圍 內連續的、精細的光譜曲線，具有非常好的應用前景。目前，星載民用成像光譜儀的高光譜數據的空間分辨率為30米，可以用于大尺度地物的分類，而空間分辨率的不足，限 制了其在精細尺度分類方面的應用。

發明內容

本發明的目的是提供一種高光譜圖像分類實驗方法。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

本發明的高光譜圖像分類實驗方法，包括：

步驟A、多波段圖象組合處理的圖像增強處理方法：

即通過同一地區或地物不同波段圖象的不同組合疊加，達到突出圖像上不同目標的 處理方法，這樣既綜合了各個波段的不同特性，又擴展了圖像的動態范圍，使圖像上不同類型、形態的地物獲得良好的顯示效果；

步驟B、高光譜衛星相機成像系統由3片探測器物理拼接構成，成像時，每一片探測器單獨成像并下傳，地面部分做多探測器拼接處理；

步驟C、分類體系設計及樣本制備：

針對新數據情況，需確定其分類系統和樣本制備策略，感興趣區域通過點線面幾何 形式來繪制，作為監督或半監督圖像分類的訓練樣本、驗證樣本或測試樣本，或便于圖像的掩膜、裁剪、局部統計操作；

步驟D、分類實驗及結果分析：

監督分類是遙感圖像分類的一種，即用被確認類別的樣本像元去識別其他未知類別 像元的過程；

已被確認類別的樣本像元是指那些位于訓練區的像元；

在這種分類中，分析者在圖像上對每一種類別選取一定數量的訓練區，計算機計算 每種訓練樣區的統計或其他信息，每個像元和訓練樣本作比較，按照不同規則將其劃分到和其最相似的樣本類；

監督分類能分兩個基本步驟：

選擇訓練樣本和提取統計信息，以及選擇分類算法。

由上述本發明提供的技術方案可以看出，本發明實施例提供的高光譜圖像分類實驗 方法，以目前的高光譜衛星數據處理與分析為背景，實現智能信息提取與地表覆蓋識別，為實現高精度、高動態、精細化的對地高光譜遙感監測積累工作經驗。

附圖說明

圖1為本發明實施例中高光譜衛星數據處理流程示意圖；

圖2為本發明實施例中高光譜衛星命名代號示意圖；

圖3為本發明實施例中實驗區域示意圖。

具體實施方式

下面將對本發明實施例作進一步地詳細描述。本發明實施例中未作詳細描述的內容 屬于本領域專業技術人員公知的現有技術。

本發明的高光譜圖像分類實驗方法，其較佳的具體實施方式是：

包括：

步驟A、多波段圖象組合處理的圖像增強處理方法：