[发明专利]一种基于波段质量分析的无监督波段选择算法

说明书

本发明公开一种基于波段质量分析的无监督波段选择算法，属于遥感图像处理技术领域。实施过程包括：1)构建初始波段质量参考图，利用改进的结构相似度指标(SSIM)对各个波段的质量进行评估，得出各波段初始质量得分；2)利用初始质量得分更新质量参考图，并计算出各波段最终质量得分；3)将波段质量分析的结果用以指导列子集波段选择算法，从而选择出冗余度低，信息量大，波段质量优的波段子集。本发明通过对波段质量的分析，在无监督的条件下获得了波段的质量得分，能够改善传统无监督波段选择方法易受噪声影响这一缺点，可用于遥感图像降维，分类等领域。

技术领域

本发明涉及一种基于波段质量分析的无监督波段选择方法，属于遥感图像处理领域，特别针对高光谱图像波段选择和降维应用。

背景技术

遥感技术是指结合电磁波的理论，将远距离目标对象应用传感仪器进行收集、处理，并通过显示设备使其成像，从而实现对地球上的物体进行探测和识别的技术，也是通俗意义下的“遥远的感知”。在航空航天领域，借助遥感技术对探测目标的电磁特性进行分析，使人类不需要直接接触到目标就可以获取所观测物体的许多性质和特征，从而极大的拓宽了人们的视野。随着人工智能，机器视觉等相关领域的发展，更是将其推向到了更高的发展水平，使其成为一门应用广泛的综合性学科。目前，遥感技术已成功应用于多个领域，在环境保护，海洋研究，大气科学，资源探测，地质勘查，精准农业等领域都有极大的发展前景。在此基础上，高光谱成像技术逐渐兴起，使得更多原来人类无法将其区分的物质在高光谱遥感的探测下得以区分开来。高光谱遥感将光谱维的信息与空间上的信息得以有效的结合，从而极大地提高了这一技术的识别能力，有效地提高了对物质的特征进行分析的可靠性与可信度，已广泛应用于城市遥感，环境监测等诸多方面。与只有几个波段的多光谱相比，高光谱图像拥有成千上百个波段，大量的光谱波段为我们对地物识别的研究带来了极大的便利，也使得一些在传统图像或者传统探测技术中不容易区分的物质在高光谱成像仪下得以探测。

但成千上百个波段也带来了许许多多的问题。例如数据量大，传输、存储难，信息冗余等。通常来讲，高光谱图像的波段宽度十分微小，一般都在纳米数量级，相邻波段之间相关性比较高，造成大量信息是多余的且重复的。这些冗余信息占据了大量存储空间，给后续的数据传输，分析等造成严重不便。在分类过程中，特征维度的增加还会造成Hughes现象，即随着波段数量不断增加，分类精度会呈现先增后降的变化趋势。此外，高光谱图像会包含一些被噪声污染的无用波段，这些波段会影响对高光谱图像数据的后续处理，降低分类精度。因此，对高光谱图像进行降维，并提取出有用的特征或者波段信息显得尤为重要。

目前的高光谱图像波段选择方法通常分为以下几种类型，即基于排序的方法，基于聚类的方法，基于几何的方法。其中，基于排序的方法通常根据某些准则，例如互信息、方差等对波段进行排序，基于聚类的方法将波段选择解释为聚类问题，更倾向于选择靠近聚类中心的波段作为期望的波段子集，最近，基于几何的方法也引起了许多研究者的关注，其中，通过最大化单形体体积来进行波段选择取得了较优的结果。基于几何的方法可以充分利用高光谱数据中的几何特征，从而选择具有最低相关性和最大信息量的波段子集。然而，由于噪声波段与其他波段相比具有不同的特性，因此这些方法很容易被噪声干扰。

综上所述，现有无监督波段选择算法普遍容易遭受噪声波段的影响。本发明通过分析高光谱图像中各个波段的质量，提出了一种鲁棒性的基于几何的波段选择方法。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对现有的基于几何的波段选择方法存在的易受噪声影响的问题，本发明提供一种基于波段质量分析的高光谱图像无监督波段选择方法。该方法能够在无监督条件下，获得各个波段的质量优劣，从而选择出冗余度低，信息量大，同时波段质量优的波段子集。

(二)技术方案

一种基于波段质量的高光谱图像波段选择方法，该方法具体包括以下步骤：