資料預處理和樣本的選擇

2021-03-03 21:58:48 字數 771 閱讀 7275

1樓:中地數媒

(1)實驗資料與預處理

本實驗採用的研究資料為美國機載可見光紅外成像光譜儀(airborne visible/infrared imaging spectrometer,aviris)採集的資料,如圖2.4(a)所示,有224個連續的高光譜波段,波段範圍0.4~2.

45μm,像元的空間解析度為3.5m,波段寬度為10nm,影像包含飛機、停機坪、住宅、裸地、植被等地物資訊。該影像經過了美國envi遙感影像處理軟體acorn大氣校正和反射率定標,使像元的dn值範圍為0~10000,相應的反射值範圍為0~100%。

由於該影像波段眾多,有些波段噪音多質量較差,為了能高效地實現分類和在一定程度上克服hughes現象,影象同樣需要經過mnf特徵提取和正反變換來進行特徵選擇,因為影象具有很多波段,而有些波段擁有很差的質量或較多的噪聲。mnf變換可以減少資料維數,最大限度減少噪聲來優化波段資訊,經過mnf變換後的影象如圖2.4(b)所示。

圖2.4 原始影象(a)和經過mnf變換的影象(b)(2)選取訓練樣本和測試樣本

訓練樣本的選擇是基於目視解讀,它被分為7類地物:林地、草地、機庫、白色屋頂、機場、路面和裸地。同時,獲取並分析一些純淨的像元並進行n維視覺化。

測試樣本同樣也要將影像地物分為七類。訓練樣本中被選中的像元數目依次為:樹木946、草地851、機庫1256、建築物593、柏油路3807、飛機場1238和裸地652;測試樣本中被選中的像元數目依次為:

樹木1254、草地1360、機庫1073、建築物1486、柏油路1419、飛機場1048和裸地1728。

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