基于分水岭分割的高光谱图像分类算法研究.docx

基于分水岭分割的高光谱图像分类算法研究
摘要：
高光谱图像分类一直是遥感图像处理领域的研究热点，分水岭分割是一种有效的图像分割方法。本论文主要针对基于分水岭分割的高光谱图像分类算法展开研究。首先通过对高光谱图像分类的研究进行综述，介绍了高光谱图像分类的基本概念、分类问题和常用方法。其次，介绍了分水岭分割的基本原理和算法流程，并结合实例说明了分水岭分割算法在高光谱图像中的应用。最后，针对基于分水岭分割的高光谱图像分类算法的实现过程和应用效果进行了分析和评估。
关键词：高光谱图像分类；分水岭分割；遥感图像处理；算法研究；应用评估
Abstract:
Classificationofhyperspectralimageshasalwaysbeenaresearchhotspotinthefieldofremotesensingimageprocessing,andwatershedsegmentationisaneffectiveimagesegmentationmethod.Thispapermainlyfocusesontheresearchofhyperspectralimageclassificationalgorithmbasedonwatershedsegmentation.Firstly,theresearchonhyperspectralimageclassificationisreviewed,includingthebasicconcepts,classificationproblems,andcommonmethodsofhyperspectralimageclassification.Secondly,thebasicprinciplesandalgorithmflowofwatershedsegmentationareintroduced,andtheapplicationofwatershedsegmentationalgorithminhyperspectralimageisillustratedwithexamples.Finally,theimplementationprocessandapplicationeffectofhyperspectralimageclassificationalgorithmbasedonwatershedsegmentationareanalyzedandevaluated.
Keywords:hyperspectralimageclassification;watershedsegmentation;remotesensingimageprocessing;algorithmresearch;applicationevaluation
一、引言
高光谱图像是指在较小的波段范围内采集到的连续谱数据，其每一像元包含大量的光谱数据，可以提供更为丰富、准确的地物信息。高光谱图像分类是将各像元划分至不同的类别中，属于遥感图像处理中的重要内容。目前，高光谱图像分类算法主要分为基于特征提取的方法、基于统计学习的方法、基于机器学习的方法等。而分水岭分割则是一种无需预先知道区域数量的图像分割方法，其基本原理是将图像看作一幅三维图像，通过寻找支持器与分水岭的数学形式来确定分割区域。因此，本论文主要基于分水岭分割提出一种高光谱图像分类算法。
二、高光谱图像分类方法
1.基于特征提取的方法
这种方法是通过特定的光谱特征提取技术，从高光谱图像中提取出反映不同地物特征的光谱信息，以完成分类任务。典型的方法包括主成分分析法、维度约束线性规划、典型相关分析法等。其中主成分分析法较为常见，其基本思想是将高光谱数据进行主成分分析，提取前n个主成分作为输入特征向量，然后将向量通过支持向量机等分类器进行分类。
2.基于统计学习的方法
这种方法主要是通过模型学习，建立光谱和地物之间的映射关系模型，从而实现分类。典型的方法包括最大似然方法、贝叶斯方法、高斯过程等。其中最大似然方法较为常见，其基本思想是假设高光谱图像中每个像元的光谱响应服从特定的分布模型，通过最大似然估计求解出模型的参数，然后将这些参数输入到分类器中进行分类。
3.基于机器学习的方法
这种方法主要是通过深度学习等技术，从大量数据中学习抽象特征，实现地物分类。典型的方法包括卷积神经网络、循环神经网络等。其中卷积神经网络较为常见，其基本思想是将高光谱图像作为模型的输入，在多层卷积、池化操作后得到抽象特征，并将这些特征输入到全连接层中，最终实现分类任务。
三、分水岭分割基本原理
分水岭分割是一种图像分割方法，其基本原理是将图像看作一个三维图像，通过寻找支持器与分水岭的数学形式确定分割区域。具体过程如下：
1.计算梯度：将待分割图像视为一个灰度的二维矩