1、波段数据灰度图如图所示图第波段灰度图根据专家知识建立的参考图如图所示，其中红色为目标军绿铁板，绿色的为目标军绿木板。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图高光谱图像参考图实验中，第步是训练样本的选择，随机选择的背景像元目标和目标区域的像元所对应的光谱曲线组成训练样本集，随机选择的目标样本点如图所示，其中红色为目标的训练样本点，绿色的为目标的训练样本点。图随机选择的目标训练样本在建立好训练样本后，进行分类器的训练，由于支持向量机是个二分类器，现在要解决的是个三分类问题，所以两两组合训练个分类器，其中，核函数选择高斯径向核函数，参数和通过网格搜索法寻优为惩罚因子为核函数参数最后用训练好的分类器对图像进行分类。分类结果如图所示，其中红色的部分为最终被分为目标的像元，绿色的部分为最终被分为目标的像元。分类混淆矩阵和最终统计。

2、科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要第章绪论研究背景与意义国内外研究现状高光谱遥感的发展现状高光谱遥感的应用领域高光谱图像目标分类的研究现状本文的主要内容和组织结构第二章高光谱图像分类方法概述引言最小距离法支持向量机分类支持向量机分类原理仿真实验与分析基于空间连续性的分类方法空间域分类方法原理实验结果与分析本章小结第三章结合势函数的高光谱图像分类方法引言结合势函数分类算法原理结合势函数的高光谱分类算法光谱域信息分类分类结果连通区域提取结合势函数的分类结果优化实验结果与分析数据集实验数据集实验万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文实验结果分析本章小结第四章结合边缘信息的高光谱图像分类方法引言结合边缘信息分类算法原理结合边缘信息的高光谱分类光谱域信息分类提取多波段数据梯度图自适应阈值边缘提取内部膨胀处。

3、集，用训练好的分类器对其进行测试，测试结果再通过分类投票法统计出最终的分类结果。仿真实验与分析为了验证对高光谱数据的分类效果，采用了中国科学院长春光学精密机械与物理研究所提供的高光谱数据进行验证，数据同样采用该单位提供的成像光谱仪进行采集。该高光谱成像仪可获取波段的可见近红外数据和波段的短波红外数据。实验中所使用的数据大小为像素。在实验场景中，右上方半挂车上从左至右包含有军绿油漆涂覆的铁板靶标个设为目标，每个靶标大小约像素，左上方从左至右包含军绿油漆涂覆的木板靶标个设为目标，每个靶标大小约像素，结合项目要求，为了验证高光谱成像仪对伪装迷彩油漆的穿透能力，对于每个靶标，左半边油漆涂得厚，右半边油漆涂得薄。其他都为背景，包含无关非目标靶标个厢式货车辆半挂车辆树林矮灌木等。目标大小约占总图像的，目标大小约占总图像的。其中，第。

4、,绪论研究背景与意义国内外研究现状高光谱遥感的发展现状高光谱遥感的应用领域高光谱图像目标分类的研究现状本文的主要内容和组织结构第二章高光谱图像分类方法概述引言最小距离法支持向量机分类支持向量机分类原理仿真实验与分析基于空间连续性的分类方法空间域分类方法原理实验结果与分析本章小结第三章结合势函数的高光谱图像分类方法引言结合势函数分类算法原理结合势函数的高光谱分类算法光谱域信息分类分类结果连通区域提取结合势函数的分类结果优化实验结果与分析数据集实验数据集实验万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文实验结果分析本章小结第四章结合边缘信息的高光谱图像分类方法引言结合边缘信息分类算法原理结合边缘信息的高光谱分类光谱域信息分类提取多波段数据梯度图自适应阈值边缘提取内部膨胀处理实验结果与分析实验数据介绍利用光谱域信息的,万方数据杭州电子。

5、距离最小的准则，求解优化问题，即,其中，是惩罚因子，表示分类器对错分的包容程度，即允许些样本到分类平面的距离不满足设定条件的能力。最优决策面的求解需要利用拉格朗日乘子将其转化为以下的约束优化问题，即,式中为拉格朗日乘子，并要求满足条件,为核函数，满足定理。常用的核函数有多项式核，即万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文以及径向基核函数，即应用支持向量机对高光谱实测数据进行分类的流程为第步对数据进行消噪归化等预处理，建立训练样本集，并加类别标签第二步用训练样本去训练分类器，其中涉及的参数如惩罚因子核函数参数等可以通过网格搜索法，粒子群算法等方法寻优。此外，考虑到支持向量机是个二分类器，对于多分类问题需两两组合训练多个分类器。第三步建立测试样本。

6、得到的分类准确率如表表所示。图分类结果万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文表分类结果混淆矩阵目标目标背景目标目标背景表目标分类准确率矩阵分类正确率误分率虚警率目标目标目标总体在不统计训练样本点的前提下，目标正确分类的有个点，误分为目标和背景的个数分别为和，分类正确率为，错误率为，虚警率为目标正确分类有个点，误分为目标和背景的像元个数分别为和，分类正确率为，错误率为，虚警率为背景正确分类的有个点，误分为目标和目标像元个数分别为和。从最后的分类结果图和准确率都能发现，采用对高光谱图像进行目标分类，能在保持较低的虚警率的情况下，有理想的分类正确率。基于空间连续性的分类方法空间域分类方法原理前两节介绍的最小距离法和支持向量机都是基于光谱域信息来进行高光谱图像目标分类的，而事实上，空间域信息也可用于高光谱图像目标分类。耿修瑞，张。

7、理实验结果与分析实验数据介绍利用光谱域信息的分类结果多波段图像梯度提取自适应阈值边缘提取内部膨胀法结果与分析高光谱图像波段选择随机波段选择基于梯度的波段选择本章小结第五章总结与展望总结展望致谢参考文献万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论研究背景与意义遥感技术的应用已经对社会的发展起着越来越关键的作用，而高光谱遥的欧氏距离，表示波段数,表示空间坐标为,的待检测像元在第波段上的光谱反射率，表示各类别样本光谱均值在第波段上的光谱反射率。绝对值距离绝对值距离和欧氏距离相似，计算的是两点间的直角边距离，绝对值距离的表达公式为,其中，各参数变量的定义与欧氏距离相同。马氏距离马氏距离相对于欧式距离多考虑了特征参数间的相关性，增加了个协方差矩阵，表达式为,其中表示计算得到的马氏距离表示空间坐标。

8、为类。文献的方法既要求空间相邻，又需要光谱相似，所以用该方法进行高光谱图像的分类是完全合乎逻辑的。当然，如果要从图像中区分出特定的地物，还需要先得到该类地物的光谱曲线，然后去跟分割好的图像进行匹配就行了。文献的算法原理简单，且不需要任何先验知识，但在实际运用时却存在下面两个问题。阈值的选择对分类结果影响很大，影响的是第次分类的结果，第次的分块结果将直接影响第二次，即最后的分类结果，太大，不同类别的像元会被判为同类，造成结果的错误太小，整个图像被分的太细，同块的区域会被分为好几块，类别会很多，不利于第二次的分类。影响的是第二次分类的结果，同样的太大，不同类别的像元会被判为同类太小，同类别的块不会被归为同类，这都将造成最终分类结果的错误。由于实测数据背景类别数多，通常还夹杂噪声，所以想选择个合适的阈值万方数据硕士学位论文题。

9、为,的待检测像元的光谱曲线，表示各类别样本光谱均值，表示协方差矩阵。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文支持向量机分类支持向量机分类原理高光谱影像数据包含高维的光谱信息，所以在进行高光谱图像目标分类时，特别是在小样本学习的情况下，容易出现“分类精度随维数增加不增反降”的现象，也称为维数灾难。通常有种策略能降低其影响，直进行特征提取或特征选择来降低维数，包括降维等二是采用对维数要求不高的分类器进行分类，如接下来要介绍的支持向量机。支持向量机是种以结构风险最小化为原则的机器学习方法，其基本原理如下设训练样本为其中表示输入模式，表示目标输出。最优决策面方程为则偏置向量和权值要求满足式中，为松弛变量，表示在线性不可分的情况时，对理想线性模式的偏离程度。根据分类超平面到支持向量。

10、，将其标记为新的类，该像元类别标签,加如果,，就说明该像元与邻域内的像元相似，将红色像元和相似度最大的蓝色像元归为类，即将该蓝色像元的类别标签赋给红色像元。其中，用来衡量相似性的判别函数可直接选择欧氏距离等。遍历所有像元后，同地物的像元很有可能被分为同类，成块状分布，计算同块地物的光谱均值作为这块的标准光谱曲线，这样就能得到高光谱图像的初分块图像，但此时，同类目标的空间不相邻的块都被认为是不同的类，如遥感图像中空间不相邻的两块小麦田在此时会被认为是不同类的。第三步把平均光谱相似的块再根据光谱的相似性同样可采用欧氏距离进行整合，就能得到高光谱遥感图像的最终分类结果。在上二步的最后，每块空间连续的地物都能用条平均光谱曲线来表示，所以只需计算所有分块两两间的光谱相似性，小于个设定的阈值，就说明这两块地物光谱相似，可以归。

11、目结合空间域信息的高光谱图像分类方法研究生陈春种专业模式识别与智能系统指导教师郭宝峰研究员完成日期万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文结合空间域信息的高光谱图像分类方法研究生陈春种指导教师郭宝峰研究员年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。

12、霞等人提出的种基于空间连续性的高光谱图像分类方法，即利用地物在空间上连续分布这信息，采用先分块再分类的方法进行高光谱图像的分类，取得了较好的效果，这是种典型的空谱信息结合的分类方法，空间连续性即空间上相邻光谱相似的像元应该是同类的特性。分类过程示意图如图所示。图基于空间连续性的高光谱图像分类方法万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文该算法的具体实现步骤为第步为了方便遍历所有像元，首先在空间维方向四周加圈全为的光谱曲线。并令第个点的类别标签,第二步从左往右，自上而下开始遍历所有像元，判断该像元的归属。比如在图中当遍历到红色的像元时，将它的光谱曲线分别与它邻域内的已经判断过的像元即个蓝色格子的光谱曲线相比较，计算相似度如果满足条件,则说明红色像元与所有的蓝色像元相似性都较小，不属于同类，其中为设定的相似性阈值。

参考资料：

[1]第一节原电池PPT课件 编号35（第26页，发表于2022-06-25）

[2]第一节原电池PPT课件 编号35（第26页，发表于2022-06-25）

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[18]第一课我们属于多种群体PPT（人民版）PPT课件 编号26（第10页，发表于2022-06-25）

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[20]雕塑和书画艺术PPT课件 编号46（第43页，发表于2022-06-25）