基于粗糙集的高光谱遥感数据降维算法研究

【摘要】高光谱遥感数据提供了丰富的地物光谱信息，具有广泛的应用价值。然而高光谱图像具有数据量大、冗余严重等特征，使传统的数据处理技术面临挑战。因此，研究一种既能利用其有效信息又能较快处理高光谱数据的方法是必要的。对高光谱图像数据进行降维处理，就是需要寻找能最大限度保留有效信息的数据压缩的方法。粗糙集是一种新型的数据处理方法，它的特点是在不损失有效信息量的情况下对数据进行约简，获得数据核心知识。本文基于粗糙集约简理论，分别提出了针对地物光谱仪和成像光谱仪两种不同高光谱数据的降维方法。提出了一种针对地物光谱数据的降维方法。基于地面实测水稻叶片光谱数据，选择了18个与水稻叶绿素含量相关性较大的植被光谱指数作为因变量，对水稻叶片叶绿素含量进行反演。然而，植被光谱指数之间存在相关性，易造成计算冗余，影响水稻叶片叶绿素高光谱反演的效率。为解决这一问题，本研究实现了粗糙集属性简约和支持向量回归相结合的叶绿素反演方法。首先利用粗糙集约简植被指数数据空间，得到含有6个植被光谱指数的简约核；然后采用支持向量回归方法反演叶绿素含量。基于全部指数反演与基于简约核指数反演的R2分别为0.8586，0.8506。提出一种针对成像光谱仪数据的特征选择方法。基于粗糙集约简理论实现了针对高光谱图像的有监督波段选择算法，首先基于图像的地物类别选择感兴趣区，所选样本的全部波段作为粗糙集条件属性，地物类型作为决策属性，训练得出简约核，即所选波段组合。以WashingtonD.C.地区机载高光谱HYDICE数据为实验数据，针对图像中主要的6种地物类型选取感兴趣区，得到含有8个波段的约简结果，并运用支持向量机方法对约简波段组合的数据和全波段数据进行分类。基于约简波段图像的总体分类精度为94.13%，而基于全波段图像的总体分类精度为94.17%，分类精度相差≤1‰。实验结果表明，本文提出基于粗糙集约简的高光谱数据降维算法，能与原始数据具有相当的反演和分类精度，但能有效地减少数据冗余，缩短高光谱数据应用的时间。
【作者】毕景芝；
【导师】刘湘南；
【作者基本信息】中国地质大学（北京），地图制图学与地理信息工程，2014，硕士
【关键词】高光谱遥感；粗糙集约简；叶绿素反演；波段选择；

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