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文档简介

1、,分层分段，阅读报告，内容，第一部分，关于简介。本文介绍了高光谱图像光谱空间分类的最新进展。研究了几种结合空间和光谱信息的技术。强调光谱空间策略对于高光谱图像精确分类的重要性，并验证所提出的方法，简介，高光谱遥感技术的优势：详细的光谱信息增加了更准确地鉴别感兴趣的材料的可能性。传感器的精细空间分辨率使得能够分析图像中的小空间结构。目前，许多操作成像系统可为各种主题应用提供大量图像。但是，它也带来了一些问题：维数灾难和对特定光谱空间分类器的需求，PS:维数灾难（维度诅咒):通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难在很多学科中都可以碰到，比如动态规

2、划，模式识别和影像识别等在高维空间中，正态分布的数据有向尾部集中的趋势，这似乎与其钟形密度函数相矛盾。当维数增加时，统计估计的收敛速度降低，同时要估计的参数数量增加，使得模型参数的估计非常困难。对于有限的训练集，超过一定的限制，分类精度实际上会随着特征数量的增加而降低，简介，如何为高光谱图像建立精确的分类器？支持向量机基于全光谱信息进行非线性像素分类，对高光谱图像的光谱维数具有鲁棒性。基于马尔可夫随机场(MRF)建模的迭代统计分类器。请注意，最近在遥感中引入了自适应MRF .使用高级形态过滤器作为执行联合分类的替代方法，PS:鲁棒性（耐用):即系统的健壮性，是在异常和危险情况下系统生存的关键，

3、引言，第二部分，市场细分Hseg .分割HSeg算法是一种结合区域生长的分割技术，使用分层逐步优化(HSWO)方法，产生空间上相连的区域，并进行无监督分类，将相似的空间上不相交的区域组合在一起。该算法可以总结如下。初始化通过给每个像素分配一个区域标签来初始化分割。如果提供了预分段，请相应地标记每个像素。否则，将每个像素标记为单独的区域，图像分割，一，二，三，四，计算所有空间相邻区域对之间的相异度标准值，如果达到收敛，则停止。否则，返回步骤一，合并空间上不相邻的区域，合并空间上相邻的区域计算每一对空间相邻区域的相异准则值（相异标准值)，例如计算向量模或者区域平均向量间的光谱角填图萨姆。山姆是基于物理的一种光谱分类，利用n维角度来匹配两组像元光谱，将光谱看成是维数与波段数相等的空间里的向量，计算光谱间的角度的算法，决定了两个光谱之间的相似性，也就是通过计算两向量之间的广义角来确定它们的相似性（角度越小越相似)。这种方法充分利用了光谱维的信息。找到最小的相异标准值，并将其设置为阈值。如果两个相邻区域的相异度标准值等于阈值，则合并这两个区域。也就是说，当

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