[发明专利]一种集成多源遥感数据的海岸带精细分类方法

权利要求书

1.一种集成多源遥感数据的海岸带精细分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.对GF-5高光谱影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、正射校正；

S2.对预处理后的影像选择样本进行标记；

S3.通过几何感知的降维方法对高光谱数据进行降维处理；

S4.以经过预处理后的高光谱为依据，在待校正影像上选择控制点，用影像对影像的方式对原始DEM影像和热红外影像进行配准，并分别裁剪出与高光谱相同的范围，最后由配准后的DEM数据生成坡度图层和坡向图层；

S5.对降维后的高光谱数据与经过配准后的DEM数据、热红外数据以及坡度图层、坡向图层进行堆叠；

S6.根据之前样本标签，用支持向量机对堆叠后的数据执行分类。

2.根据权利要求1所述的集成多源遥感数据的海岸带精细分类方法，其特征在于，所述步骤S3中，降维处理的具体步骤为：

S3.1首先对标记样本进行聚类，用N_w(x_i)表示与像元点x_i具有同一标签最邻近的聚类点；N_b(x_i)表示与像元点x_i具有不同标签的最邻近像元点，根据聚类结果构造判别函数；

其次，根据判别函数构造相关函数，表达式如下

A_ij＝g_w(x_i,x_j)-g_b(x_i,x_j)

其中A_ij为邻近点x_i与x_j之间的相关性；

S3.2通过构造损失函数尽量保留原有信息，同时加入S3.1中判别函数使得降维后空间更具有区分性，具体公式如下

其中，U^T为映射矩，函数L(U)的最优解应当接近单位矩阵I_m；

S3.3求解损失函数，此处用共轭梯度法求解，表达式为

其中，