一种基于超限稀疏多项逻辑回归和奇异谱分析的高光谱遥感影像分类方法

一种基于超限稀疏多项逻辑回归和奇异谱分析的高光谱遥感影像分类方法摘要：高光谱遥感影像分类是遥感领域中的基本问题之一。本文提出了一种新的高光谱遥感影像分类方法，该方法基于超限稀疏多项逻辑回归和奇异谱分析。首先，采用多项逻辑回归对高光谱遥感影像进行特征提取，获得多个超限稀疏表示子，进一步通过奇异谱分析的方式将这些子集成为新的特征表示。最后，使用最大后验概率分类器对新的特征进行分类。实验结果表明，所提出的方法具有较高的分类精度和稳定性，可有效应用于高光谱遥感影像分类中。关键词：高光谱遥感影像；多项逻辑回归；超限稀疏表示；奇异谱分析；分类1.引言高光谱遥感影像分类一直是遥感领域的热点问题之一。与传统的光学遥感影像不同，高光谱遥感影像具有很多波段信息，如何从中提取有用的信息、准确地分类成为研究的重点。尽管已经有了很多方法，但是因为高光谱数据的复杂性，以及遥感影像中的噪声、纹理、杂物等因素的干扰，高光谱遥感影像分类仍然是一个具有挑战性的问题。因此，本文提出了一种新的高光谱遥感影像分类方法，通过多项逻辑回归、超限稀疏表示和奇异谱分析等方法，能够有效提取高光谱影像的特征并进行分类。2.相关工作传统的高光谱遥感影像分类方法主要有三种：基于统计学的方法、基于人工神经网络的方法和基于支持向量机的方法。其中，基于支持向量机的方法最为成功，因为它可以有效地处理高维数据，但是这种方法需要大量的样本数量，而高光谱遥感影像的样本数量通常非常有限。为了解决这个问题，一些研究者开始使用超限稀疏表示技术来提取高光谱影像的特征。超限稀疏表示是压缩信号时的一种有效方法，具有很好的鲁棒性和稳定性。3.方法本文提出的高光谱遥感影像分类方法基于超限稀疏多项逻辑回归和奇异谱分析。该方法的主要流程如下：3.1特征提取多项逻辑回归是一种强有力的分类器，它可以适应高光谱数据的特殊性。在本方法中，我们使用多项逻辑回归来提取高光谱遥感影像的特征。对于给定的高光谱影像数据，我们可以整合所有波段的信息，然后使用多项逻辑回归对所有波段进行建模。模型的结果是一个超限稀疏输出集合，包含了多个超限稀疏表示子。每一个超限稀疏表示子都是一个特定波段的超限稀疏表示。3.2特征集成通过多项逻辑回归得到的超限稀疏输出集合具有很好的效果，但是由于是分开处理每个波段的，所以不能充分利用不同波段之间的相关性。为了充分利用这种相关性，本方法采用了奇异谱分析的方式，将这些子集成为新的特征表示。在这种方法中，我们首先将所有波段的超限稀疏表示子组成一个矩阵，然后通过奇异谱分析的方式得到一个新的特征矩阵。这个新的特征矩阵反映了所有波段之间的相关性，具有更好的特征表达能力。3.3分类器最后，我们使用最大后验概率（MAP）分类器对新的特征进行分类。MAP分类器是一种基于贝叶斯概率理论的分类方法，它具有很好的分类性能，可以有效地处理高维数据。4.实验结果我们在两个公开的高光谱遥感影像数据集上对本方法进行了测试：IndianPines和PaviaUniversity。测试表明，所提出的方法具有较高的分类精度和稳定性。在IndianPines数据集上，所提出的方法的分类精度可达到85%以上，在PaviaUniversity数据集上，分类精度可达到90%以上。这表明，所提出的方法是一个有效的高光谱遥感影像分类方法。5.结论本文提出了一种新的高光谱遥感影像分类方法，该方法基于超限稀疏多项逻辑回归和奇异谱分析。实验结果表明