航天遙感技術(shù)的迅速發(fā)展為氣候、地貌和海洋等相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了大量直接有效的素材,相關(guān)科研工作的主要任務(wù)常常是對(duì)遙感圖像的分析和處理。但是由于衛(wèi)星遙感圖像（尤其是高光譜數(shù)據(jù)）信息量大,部分信息（如氣象遙感數(shù)據(jù)）的時(shí)效性強(qiáng),遙感圖像的人工分析處理的效率低且成本高,如果采用圖像處理方法對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行分類(lèi)將大大提高工作效率。目前的許多方法通過(guò)多種分類(lèi)算法和特征提取技術(shù)的組合,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了將圖像中的景物比如云團(tuán)、山脈、河流、海洋等進(jìn)行分類(lèi),得出相對(duì)準(zhǔn)確的分類(lèi)結(jié)果。結(jié)合當(dāng)前的圖像分類(lèi)方法,本文針對(duì)現(xiàn)有的遙感圖像處理和分析方法進(jìn)行了研究,提出了一種基于MLR和空譜特征的遙感圖像分類(lèi)方法。相對(duì)于以往的基于支持向量機(jī)和像素級(jí)特征的分類(lèi)方法,本文算法具有以下幾方面的優(yōu)勢(shì):1.本文提出了一種基于OIF的波段選擇算法。在原有的OIF算法基礎(chǔ)上,對(duì)原始波段數(shù)據(jù)集進(jìn)行初選,通過(guò)評(píng)價(jià)指數(shù)將噪聲波段或圖像結(jié)構(gòu)不清晰的波段去除。通過(guò)設(shè)置篩選閾值限制初選結(jié)果,從而將原數(shù)據(jù)集的波段數(shù)控制在一定范圍之內(nèi),然后使用計(jì)算量較大的OIF方法對(duì)剩余波段進(jìn)行選擇,最后得到最佳波段組合用于分類(lèi)。由于使用了計(jì)算速度較快的初選算法,使OIF... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同地物的反射波譜曲線

遺傳算法流程示意圖

灰度共生矩陣法特征提取流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]非線性變換和信息相鄰相關(guān)的高光譜自適應(yīng)波段選擇[J]. 張愛(ài)武,杜楠,康孝巖,郭超凡.  紅外與激光工程. 2017(05)
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[4]改進(jìn)最佳指數(shù)的高光譜快速波段選擇方法[J]. 郭彤,華文深,劉恂,劉曉光,崔子浩.  激光雜志. 2016(09)
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[6]淺述遙感技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測(cè)中的運(yùn)用[J]. 楊凱,宋夢(mèng)潔,陳曉婷.  安徽農(nóng)學(xué)通報(bào). 2016(13)
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