光谱特征是什么

特征是对象所表现出来的各种属性。模式识别中要识别和分类对象，首先需要采取各种信息获取手段对特征进行测度，形成原始的特征空间。原始的特征需要经过加工处理和优化,产生有效的特征空间，使之能更好地反映对象的本质，适合于分类器的处理。有效是指在特征数目减少到某个数量时仍能够达到与原特征数相同的分类精度。事实上分类器的性能在很大程度上依赖于特征选择,依赖于特征是否能够精确地描述对象的本质。

高光谱遥感数据大量的光谱波段为我们了解地物提供了极其丰富的遥感信息,这有助于我们完成更加细致的遥感地物分类和目标识别，然而波段的增多也必然导致信息的冗余和数据处理复杂性增加。当光谱特征维数增加时,其特征组合更是成指数方式增加。假设原始光谱波段数为N,优选后的光谱波段是M(N>M) ,则光谱特征组合数为N!/ (N-M)! /M!。这个数是巨大的，直接导致运算效率的下降，为此，光谱特征空间的减少和优化显得十分重要。特征空间优化的方式可以概括为两种,即特征选择和特征提取。