[发明专利]一种高光谱遥感数据的降维方法及系统

权利要求书

1.一种高光谱遥感数据的降维方法，其特征在于：

根据相邻波段的高光谱遥感数据间的相关系数获取高光谱遥感数据的数据子集以及所述数据子集对应的相关系数曲线；

对所述数据子集的相关系数曲线主成分变换后对所述高光谱遥感数据进行降维处理。

2.如权利要求1所述的降维方法，其特征在于：所述高光谱遥感数据通过星载高光谱传感器拍摄以及航空飞机/无人机所搭载的高光谱仪获取。

3.如权利要求1所述的降维方法，其特征在于：所述根据相邻波段的高光谱遥感数据间的相关系数获取高光谱遥感数据的数据子集以及所述数据子集对应的相关系数曲线，包括：

计算相邻波段的高光谱遥感数据间的相关系数；

根据所述相邻波段的高光谱遥感数据间的相关系数构造相邻波段的高光谱遥感数据间的相关系数的相关矢量；

根据相关矢量获得高光谱遥感数据的数据子集以及所述数据子集对应的相关系数曲线。

4.如权利要求3所述的降维方法，其特征在于：所述计算相邻波段的高光谱遥感数据间的相关系数的公式为：

式中，R_ij为波段i和波段j间的相关系数，x_ip和x_jp分别为波段i和波段j内的第p个像元的辐射亮度值；和分别为波段i和波段j的辐射亮度均值，n表示像元总数，其中，i＝j+1。

5.如权利要求3所述的降维方法，其特征在于：所述根据所述相邻波段的高光谱遥感数据的相关系数构造相邻波段的高光谱遥感数据的相关系数相关矢量的表达式为：

R_NTR＝(R₁₂,R₂₃,…,R_(i,i+1),…,R_(N-1,N))^T

式中：R₁₂,R₂₃,…,R_(i,i+1),…,R_(N-1,N)分别表示波段1和波段2的相关系数，波段2和波段3的相关系数，....，波段i和波段i+1的相关系数，...，波段N-1和波段N的相关系数。

6.如权利要求3所述的降维方法，其特征在于：所述根据相关矢量获得高光谱遥感数据的数据子集以及所述数据子集对应的相关系数曲线，包括：

从所述相关系数矢量中提取K个局部相关极小值；

根据所述局部相关极小值划分相关矢量为K+1个数据子集；

将数据子集中的相关系数作为纵坐标，将所述数据子集中对应的高光谱遥感数据所处的波段作为横坐标，构建数据子集的相关系数曲线。

7.如权利要求1所述的降维方法，其特征在于：所述对所述数据子集的相关系数曲线主成分变换后对所述高光谱遥感数据进行降维处理，包括：

设定的相关系数阈值，比较所述数据子集的相关系数曲线上的相关系数和所述相关系数阈值；

将所述数据子集的相关系数曲线上的相关系数大于所述相关系数阈值的相关系数判定为同一主成分；

将属于同一主成分的相关系数所对应的高光谱遥感数据进行合并映射，并组成新的高光谱遥感数据波段。

8.一种高光谱遥感数据的降维系统，其特征在于：

计算模块，用于根据相邻波段的高光谱遥感数据间的相关系数获取高光谱遥感数据的数据子集以及所述数据子集对应的相关系数曲线；

降维模块，用于对所述数据子集的相关系数曲线主成分变换后对所述高光谱遥感数据进行降维处理。

9.如权利要求8所述的降维系统，其特征在于：所述高光谱遥感数据通过星载高光谱传感器拍摄以及航空飞机/无人机所搭载的高光谱仪获取。