[发明专利]一种高光谱遥感数据分类方法

权利要求书

1.一种高光谱遥感数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取高光谱遥感数据中每一像元在不同波段的光谱值；

步骤S2、根据所述光谱值计算极坐标，得到每一所述像元的极坐标矩阵；

步骤S3、根据所述极坐标矩阵获取对应像元的特征多边形，计算所述特征多边形的图形特征值；

步骤S4、根据所述图形特征值对所述高光谱遥感数据进行分类；

所述步骤S1还包括，根据每一所述像元在不同波段的光谱值，得到各所述像元的光谱值数列，对所述光谱值数列进行标准化；

所述步骤S2中根据所述光谱值计算极坐标具体包括：计算所述极坐标的旋转角度：其中，θ_k为所述旋转角度，n为波段总数，k为波段序号，k＝1,2,…,n；计算所述极坐标： x_k＝cosθ_k×S_k y_k＝sinθ_k×S_k其中，x_k为所述极坐标的横坐标值，y_k为所述极坐标的纵坐标值，S_k为所述像元在第k波段的光谱值。

2.根据权利要求1所述的高光谱遥感数据分类方法，其特征在于，所述图形特征值包括凸壳面积，获取所述特征多边形的凸壳面积具体为：

获取所述特征多边形的凸壳，计算所述凸壳的面积作为所述凸壳面积。

3.根据权利要求1所述的高光谱遥感数据分类方法，其特征在于，所述图形特征值包括Boyce-Clark形状指数，获取所述特征多边形的Boyce-Clark形状指数具体为：其中，SBC为所述Boyce-Clark形状指数，r_i为所述特征多边形的优势点到周界交点的辐射半径长度，m为所述特征多边形中具有相等角度差的辐射半径的数量。

4.根据权利要求1所述的高光谱遥感数据分类方法，其特征在于，所述图形特征值包括图形紧凑度，获取所述特征多边形的图形紧凑度具体为：其中，c为所述图形紧凑度，A为所述特征多边形的面积，P为所述特征多边形的轮廓周长。

5.根据权利要求1所述的高光谱遥感数据分类方法，其特征在于，所述图形特征值包括图形的计盒维数，获取所述特征多边形的计盒维数具体为： lnN(r)＝E+DlnM(r)^1/2其中，lnN(r)、lnM(r)分别为所述特征多边形在不同大小的正方形网格覆盖下获得的点对，E为常数，D为所述计盒维数。

6.根据权利要求1所述的高光谱遥感数据分类方法，其特征在于，所述图形特征值包括图形方位值，获取所述特征多边形的图形方位值具体为；获取所述特征多边形的最小外接矩形的方位值作为所述图形方位值。

7.根据权利要求1所述的高光谱遥感数据分类方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：采用聚类算法，根据所述图形特征值对所述高光谱遥感数据进行分类。

8.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一所述的高光谱遥感数据分类方法。