[發(fā)明專利]一種高光譜遙感影像分類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110154886.5
• 申請日: 2021-02-04
• 公開（公告）號: CN112766227A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐宏根;吳柯;占燕婷;劉慧澤
• 申請（專利權(quán)）人: 中國地質(zhì)調(diào)查局武漢地質(zhì)調(diào)查中心;中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 武漢知產(chǎn)時代知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42238
• 代理人: 張毅

1.一種高光譜遙感影像分類方法，其特征在于，所述高光譜遙感影像分類方法包括以下步驟：

從原始高光譜遙感影像中分別獲取各地物類型的參考光譜和每個像元的像元光譜；

計算得到所述像元光譜與所述參考光譜之間的光譜角距離；

計算得到所述像元光譜與所述參考光譜之間的最優(yōu)光譜特征參數(shù)組合的歐式距離；

將所述光譜角距離與所述歐式距離相結(jié)合，獲得所述像元光譜與所述參考光譜之間的最終匹配距離；

根據(jù)所述最終匹配距離判斷每條所述像元光譜對應(yīng)的像元所屬的地物類型，基于所述像元所屬的地物類型輸出所述原始高光譜遙感影像的分類結(jié)果圖。

2.如權(quán)利要求1所述的高光譜遙感影像分類方法，其特征在于，所述從原始高光譜遙感影像中分別獲取各地物類型的參考光譜和每個像元的像元光譜，包括：

選取高光譜遙感影像的分類參考圖；

根據(jù)所述分類參考圖從所述原始高光譜遙感影像中獲取感興趣區(qū)域；

獲取所述感興趣區(qū)域的平均光譜作為各地物類型的參考光譜；

從所述原始高光譜遙感影像中獲取每個像元的像元光譜。

3.如權(quán)利要求1所述的高光譜遙感影像分類方法，其特征在于，在所述計算得到所述像元光譜與所述參考光譜之間的最優(yōu)光譜特征參數(shù)組合的歐式距離的步驟之前，還包括：

對所述參考光譜和所述像元光譜進行均值濾波平滑處理和包絡(luò)線去除處理，獲得處理后參考光譜和處理后像元光譜；

根據(jù)地物光譜曲線的吸收谷特性確定所述處理后參考光譜和所述處理后像元光譜的吸收谷個數(shù)，并提取每個所述吸收谷的光譜特征參數(shù)；

根據(jù)排列組合從預(yù)設(shè)數(shù)量的光譜特征參數(shù)中選取多個不同的組合類型對所述原始高光譜遙感影像進行分類，獲得多個分類結(jié)果，根據(jù)所述多個分類結(jié)果的分類精度獲取最優(yōu)光譜特征參數(shù)組合。

4.如權(quán)利要求3所述的高光譜遙感影像分類方法，其特征在于，所述每個吸收谷的光譜特征參數(shù)包括：

吸收波谷位置、吸收反射率、吸收寬度、吸收對稱度、吸收深度、吸收面積、吸收斜率和光譜吸收指數(shù)中的至少一個。

5.如權(quán)利要求3所述的高光譜遙感影像分類方法，其特征在于，所述根據(jù)排列組合方法從預(yù)設(shè)數(shù)量的光譜特征參數(shù)中選取多個不同的組合類型對所述原始高光譜遙感影像進行分類，獲得多個分類結(jié)果，根據(jù)所述多個分類結(jié)果的分類精度獲取最優(yōu)光譜特征參數(shù)組合，包括：

a)從預(yù)設(shè)數(shù)量的光譜特征參數(shù)中逐一選取一個作為當前光譜特征參數(shù)，對所述當前光譜特征參數(shù)進行光譜匹配，獲得當前分類結(jié)果，對所述當前分類結(jié)果進行精度評價，得到最大分類精度的匹配參數(shù)組合；

b)將所述匹配參數(shù)組合與剩余光譜特征參數(shù)中的一個進行組合，作為新的當前光譜特征參數(shù)，對所述新的當前光譜特征參數(shù)進行光譜匹配，獲得新的當前分類結(jié)果，對所述新的當前分類結(jié)果進行精度評價，得到新的最大分類精度的匹配參數(shù)組合；

c)重復(fù)步驟b)，直到最大分類精度不再提高，得到最優(yōu)光譜特征參數(shù)組合。

6.如權(quán)利要求1所述的高光譜遙感影像分類方法，其特征在于，在所述根據(jù)最終匹配距離判斷每條所述像元光譜對應(yīng)的像元所屬的地物類型，基于所述像元所屬的地物類型輸出所述原始高光譜遙感影像的分類結(jié)果圖的步驟之后，還包括：

根據(jù)評價指標對所述分類結(jié)果圖進行精度評價。

7.如權(quán)利要求6所述的高光譜遙感影像分類方法，其特征在于，所述評價指標包括：總體分類精度OA、Kappa系數(shù)、生產(chǎn)者精度PA和使用者精度UA中的至少一種。