[发明专利]一种利用成对约束分块的高光谱遥感影像的波段选择方法

说明书

技术领域：

本发明涉及遥感技术，是一种新型高光谱遥感影像波段选择，属于遥感工程领域。

背景技术：

随着星、机载遥感技术的发展，高光谱遥感影像在20世纪80年代初期成形并走进人们的生活和视野。高光谱遥感影像在农林，城市规划，资源环境调查，矿产评估与预测等方面的研究有着重要的作用。高光谱遥感影像其能否准确的表达真实的地形地貌以及自然植被等状况，以及对其利用的有效程度，极大的影响了农林、城市规划等的研究进程和研究方向。我国是在20世纪80年代中后期开始对高光谱成像系统进行研究的，由中科院上海技术物理研究所的推扫式成像光谱仪(PHI)系列开创了我国高光谱遥感影像研究的先河。自此之后，国内外的遥感影像就从多光谱遥感影像逐步走向高光谱遥感影像，并且已在地质、环境、医学、交通等领域具有广泛的应用。高光谱遥感卫星的投入使用，大大增加了各国获取高光谱遥感影像的数据量，高光谱遥感影像也因此逐步成为遥感领域使用的主要数据。但在高光谱遥感影像的研究中，遥感数据获取技术的发展远远快于数据处理技术的发展，大部分遥感影像数据并没有得到充分的处理和很好的运用。面对这些问题，高光谱遥感影像的处理方法就显得尤为重要。

因此，本发明主要针对高光谱遥感影像波段多、数据量大、冗余度大等特点，首先对高光谱遥感影像和判别成分分析进行全面的分析，然后利用成对约束将高光谱遥感数据集进行分块，构造特征相关性测度和特征可分性测度，并引入吸引子传播。提出一种快速、高效的高光谱遥感影像特征选择模型和方法，即一种利用成对约束分块的高光谱遥感影像波段选择方法，进一步提高光谱遥感影像分类精度。最后，将这种高光谱遥感影像波段选择方法应用于高光谱遥感影像。可进一步提高光谱遥感影像分类精度，为高光谱遥感影像信息提取与识别提供更加有效的手段和工具。同时，进一步提高高光谱遥感影像在农林、城市规划、资源环境调查等方面的应用效果和实用价值。

发明内容：

针对上述问题，本发明旨在提供一种利用成对约束分块的高光谱遥感影像的波段选择方法，该方法能很好对高光谱遥感图像进行处理，具体的技术方案为：

高光谱遥感影像即为高光谱遥感数据集，高光谱遥感数据集中的每个波段都对应着一幅相应的图像；每个波段由像元组成；

令X＝{x₁，x₂，...，x_B}表示为一个高光谱遥感数据集，其中x_i为第i个波段，即波段x_i，波段x_i对应着一幅相应的图像，波段x_i中的所有像元的总数目为N，N为自然数；B为自然数，代表高光谱遥感数据集中的所有波段的数目，i＝1，2，...，B；

设定在高光谱遥感数据集中存在正约束关系和负约束关系；如果已知两个像元属于同一个地物类别，但不知道具体这个地物类别的标记，将这两个像元定义为正约束关系，反之，已知两个像元不属于同一个地物类别，也不知道它们各自地物类别的标记，将它们定义为负约束关系；

由正约束关系将高光谱遥感数据集中的所有波段的呈正约束关系的像元分成K个像元块，其中K为自然数，每个像元块中的像元为同一个地物类别，则H_k代表第k个像元块，令其中k＝1，2，...，K，其中k和n_k为自然数，x_k1，x_k2，...，为第k个像元块所包含的所有像元，n_k为第k个像元块中所包含像元的数目；同时，依据负约束关系形成每个像元块之间的判别集合，判别集合用来判断K个像元块之间是否成块对自相关；如果K个像元块中，第k个像元块中的某个像元与非第k个像元块的任何一个像元为负约束关系，则称K个像元块中第k个像元块与非第k个像元块为块对自相关，定义第k个像元块的判别集合为D_k，D_k用于描述K个像元块中与第k个像元块有块对自相关的像元块；