6、高光谱遥感图像分类与数据可视化技术解析

高光谱遥感图像分类与数据可视化技术解析

在当今科技领域，高光谱遥感图像分类和数据可视化技术在众多领域发挥着至关重要的作用。高光谱遥感能够获取大量、窄波段且连续的光谱信息，为地物识别提供了丰富的数据支持；而数据可视化技术则有助于人们更好地理解和分析数据。本文将深入探讨高光谱遥感图像的无监督分类方法以及数据可视化技术的选择与应用。

高光谱遥感图像无监督分类方法

高光谱遥感是遥感领域的重大突破，它能获取大量窄波段的光谱信息，实现像素级的光谱信息提取。常见的高光谱遥感数据分类方法分为亚像素分类技术和光谱匹配技术，但这两种方法都存在一定局限性。亚像素分类技术可能导致维数灾难和Hughes现象，解决方法通常是增加样本量或进行降维，但会耗费大量资源或丢失有用信息，且难以解决混合像元问题；光谱匹配技术虽能成功用于信息提取，但需要对图像进行大气校正，且大气影响可能导致分类错误，尤其对于低反射率地物。

为解决这些问题，提出了一种高光谱遥感图像的无监督分类方法，其核心步骤如下：
1. 数据获取与预处理
- 研究区域 ：位于中国云南省鹤庆县，该地区地形复杂，海拔差异大，属于云南三江并流保护区，具有丰富的生物多样性和壮观的地形多样性。
- 遥感数据 ：使用2004年11月11日EO - 1卫星上的Hyperion传感器获取的图像，覆盖0.4 - 2.5微米光谱范围，有242个光谱波段，空间分辨率约30米，光谱分辨率10纳米。数据经过辐射校准，虽有242个波段，但仅198个波段经过校准，实际可用163个波段。预处理步骤包括：
- 用两侧像素值的均值替换原始