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高光谱遥感图像分类中的Hughes现象 高光谱 土地质量遥感 地质构造解译
分享到    浏览:890   时间:2023-04-25

高光谱遥感图像分类中的Hughes现象

高光谱遥感图像能够提供几乎连续的地物波谱曲线,大大减少了分类过程中由于波谱信息不足而造成的不确定性。但是,当使用监督分类算法对高光谱图像进行分类时,随着图像的波段增加,要求训练样本数目急剧增加。经验表明,当训练样本数目是样本维数的610倍的时候能够得到很好效果,而训练样本数目是波段数目的100倍时才能得到较理想的效果。这种要求对于有上百个波段的高光谱遥感图像来说是难以做到的。当训练样本数目有限时,分类精度先随着图像波段数目的增加而增加,但到达-定极值后,分类精度随着波段数目的增加而下降。

    Hughes给出了该现象的数学证明横坐标“测量复杂度"为特征向量所有可能取值的总数。对于一个二维的特征向量,如果每一维特征有 10种不同的取值可能,那么其测量复杂度为100。由于该结论是对所有可能的情况的平均,在实际问题中最优测量复杂度往往高于图中所给出的最优值,但是总体趋势是相同的。根据Hughes曲线规律,传统的统计分类方法需要大量的训练样本,但这是不现实的。美国Purdue大学David Land-grebe教授领导的研究小组对此问题进行了长期深入的研究,提出了一系列的解决方法,如通过特征提取算法降低维数,改进方差估计方法,标识样本与无标识样本相结合等。这些方法可以在一定程度上减弱Hughes现象,提高分类精度。此外还有简化最大似然判别函数法和光谱角度制图法等分类方法。