基于频谱相似性的高光谱遥感图像分类方法

提出一种基于光谱曲线频谱特征的高光谱遥感图像分类方法.该方法将高光谱图像中每个像元所对应的光谱序列视为一维离散信号,经离散傅里叶变换获得频谱图,由于不同地物光谱曲线的频谱表征差异明显,进而提出以目标和参考光谱曲线的频谱幅度值之差来度量光谱的相似性.由于频谱能量随着谐波次数的升高而急速下降,所以本文利用兰氏距离（Canberra距离）对该方法进一步改进,从而提高较高频率成分在光谱相似性度量中的贡献.此外,根据频谱图中各次谐波的能量分布规律,分析了地物光谱曲线的频谱能量累积分布函数,并最终确定参与相似性度量计算的谐波次数.为定量评价本文方法,本文采用两幅高光谱图像进行分类实验,并以制图精度、用户精度、总体精度、平均精度和Kappa系数,对本文方法、光谱角填图（SAM）、光谱信息散度（SID）和欧氏距离（ED）方法的分类结果进行比较分析.实验结果表明：本文方法可有效地应用于高光谱遥感图像分类.