58、多光谱图像土地覆盖分类与多模态生物特征系统得分融合的创新方法

多光谱图像土地覆盖分类与多模态生物特征系统得分融合的创新方法

在当今的科技领域，多光谱图像的土地覆盖分类以及多模态生物特征系统的得分融合是两个备受关注的研究方向。前者对于了解土地利用情况、环境监测等具有重要意义；后者则在提高生物特征识别系统的准确性和安全性方面发挥着关键作用。下面将详细介绍这两个领域的相关研究方法和成果。

多光谱图像土地覆盖分类

多光谱图像的土地覆盖分类是一个复杂的过程，通常包括以下几个关键步骤：
1. 数据预处理 ：对卫星或航空数字图像进行辐射和几何校正，创建图像数据集。通过地理参考程序为数据分配坐标系，以便与地理信息系统（GIS）中的其他地图信息进行关联，并确保最终生成的专题地图能够正确叠加。
2. 特征提取与分类 ：在分类过程中，除了原始的光谱波段，还会添加一些其他的特征，如归一化差异植被指数（NDVI）。此外，还可以通过主成分分析（PCA）等线性变换从光谱波段中提取其他特征，使得到的成分不相关。多光谱分类是根据图像中所有像素的光谱特征，为满足特定统计标准的像素分配一个单独的类别。分类过程需要进行训练，由分析师选择代表土地覆盖特征的像素作为训练和控制样本，基于CLC图例的分层分类对自动监督分类器进行训练和检查。在本研究中，采用了AdaBoost算法进行分类。
3. 图像分割 ：为了从基于像素的分类过渡到基于对象的分类，需要进行多级分割。这里采用了融合区域生长和基于边缘方法的分割策略。在区域生长过程中使用边缘检测可以正确识别强区域边界，并增强对区域内噪声的鲁棒性。分割后，会对小区域进行合并，以减少过分割的影响。可以通过基于空间、光谱和/或