黃　鴻，鄭新磊

重慶大學(xué)光電技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044

?

高光譜影像空-譜協(xié)同嵌入的地物分類(lèi)算法

黃鴻，鄭新磊

重慶大學(xué)光電技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044

Foundation support： The National Natural Science Foundation of China (No. 41371338);The Basic and Advanced Research Program of Chongqing (No.cstc2013jcyjA40005); Postgraduate Research and Innovation Program of Chongqing (No.CYB15052)

針對(duì)傳統(tǒng)高光譜影像地物分類(lèi)算法大多僅考慮光譜信息而忽略空間鄰近像元間相關(guān)性的問(wèn)題，提出了一種空-譜協(xié)同嵌入(SSCE)降維算法和空-譜協(xié)同最近鄰(SSCNN)分類(lèi)器。首先，定義一種空-譜協(xié)同距離，并將其應(yīng)用于近鄰選取和低維嵌入；然后，構(gòu)建空-譜近鄰關(guān)系圖來(lái)保持?jǐn)?shù)據(jù)中的流形結(jié)構(gòu)，并在權(quán)值設(shè)置中增大空間近鄰點(diǎn)的權(quán)重以增強(qiáng)數(shù)據(jù)間的聚集性，提取鑒別特征；最后使用SSCNN分類(lèi)器對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。利用PaviaU和Salinas高光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的光譜分類(lèi)算法相比，該算法能有效提高高光譜影像的地物分類(lèi)精度。

高光譜影像；維數(shù)簡(jiǎn)約；空-譜協(xié)同；流形結(jié)構(gòu)；分類(lèi)

高光譜成像是遙感技術(shù)的研究熱點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于資源探索、礦物識(shí)別和環(huán)境監(jiān)測(cè)等諸多領(lǐng)域[1-2]。高光譜影像最主要的特點(diǎn)是圖譜合一[3]，在獲取地面圖像空間信息的同時(shí)，得到每個(gè)地物的連續(xù)光譜信息，在地物的精細(xì)識(shí)別與分類(lèi)中具有很大的優(yōu)勢(shì)[4]。然而，光譜波段數(shù)的增多在增強(qiáng)不同類(lèi)別數(shù)據(jù)差異性的同時(shí)，也帶來(lái)了“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題[5]。因此，如何減少數(shù)據(jù)維數(shù)是實(shí)現(xiàn)高光譜影像地物有效分類(lèi)的關(guān)鍵。

目前，學(xué)者們已經(jīng)提出了一系列的有關(guān)高光譜數(shù)據(jù)的維數(shù)簡(jiǎn)約方法。如主成分分析(principal component analysis，PCA)[6]和線(xiàn)性判別分析(linear discriminant analysis，LDA)[7]，它們都是假設(shè)高光譜數(shù)據(jù)滿(mǎn)足全局線(xiàn)性的條件，通過(guò)不同的判別準(zhǔn)則以尋找最優(yōu)線(xiàn)性模型，但無(wú)法揭示出高光譜數(shù)據(jù)的非線(xiàn)性結(jié)構(gòu)。為此，學(xué)者們提出了“流形學(xué)習(xí)”的概念[8-9]，其代表性方法有局部線(xiàn)性嵌入(local linear embedding，LLE)、等距離映射(isometric feature mapping，ISOMAP)和拉普拉斯特征映射(Laplacian eigenmaps，LE)等，這些算法較好地揭示了蘊(yùn)含在高維空間中的低維流形結(jié)構(gòu)，但都屬于非線(xiàn)性降維算法，只在訓(xùn)練樣本上有定義，不能學(xué)習(xí)處理新樣本。針對(duì)此問(wèn)題，文獻(xiàn)[10—11]分別提出了鄰域保持嵌入(neighborhood preserving embedding，NPE)和局部保持投影(locality preserving projection，LPP)，這些方法能夠快速地處理新樣本，但僅利用了影像中的光譜信息，忽略了不同像元在空間位置上的相互關(guān)系。

除光譜信息外，高光譜影像中也包含十分豐富的空間信息。從數(shù)據(jù)本身來(lái)看，高光譜數(shù)據(jù)并不僅僅是由一些相互獨(dú)立且無(wú)序排列的光譜特征向量組成，這些向量在空間位置上是具有一定聯(lián)系的，空間上距離很近的像元在很大概率上屬于同類(lèi)地物，即地物分布的空間一致性特點(diǎn)[12-14]；從圖像分布來(lái)看，高光譜影像中的同類(lèi)地物也往往呈現(xiàn)集中性分布或塊狀分布[15]。因此，為彌補(bǔ)僅利用光譜信息不能有效全面地表征高光譜數(shù)據(jù)的不足，研究人員開(kāi)始將影像的空間信息融入到特征提取或分類(lèi)器設(shè)計(jì)中。文獻(xiàn)[16]在對(duì)高光譜影像進(jìn)行地物分類(lèi)時(shí)，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到空-譜特征，然后與稀疏表示相結(jié)合，有效地解決了影像中的冗余問(wèn)題。文獻(xiàn)[17]提出了一種基于空間一致性的鄰域保留嵌入(spatial coherence- neighborhood preserving embedding，SC-NPE)特征提取算法，該算法通過(guò)在每個(gè)像元周?chē)x取環(huán)塊，利用環(huán)塊區(qū)域來(lái)替代單一像元進(jìn)行近鄰選取，較好地克服了同類(lèi)地物中差異性較大的噪點(diǎn)的影響，在高光譜影像的地物識(shí)別中具有較好的分類(lèi)效果。

結(jié)合高光譜影像的物理特性，本文提出了一種空-譜協(xié)同嵌入(spatial-spectral coordination embedding，SSCE)降維算法和空-譜協(xié)同最近鄰(spatial-spectral coordination nearest neighbor，SSCNN)分類(lèi)器。該方法通過(guò)數(shù)據(jù)間的空-譜協(xié)同距離(spatial-spectral coordination distance，SSCD)度量近鄰，并在低維嵌入中融入空間近鄰點(diǎn)的光譜信息，最后使用SSCNN分類(lèi)器分類(lèi)。該算法在降維過(guò)程中綜合考慮了高光譜數(shù)據(jù)中的流形結(jié)構(gòu)以及像元間的空間位置關(guān)系，較好地挖掘出數(shù)據(jù)中的低維嵌入特征。在PaviaU和Salinas高光譜數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了本文方法的有效性。

1　本文算法

1.1基于空-譜協(xié)同距離的相似性度量算法

在高光譜影像中，對(duì)于某一特定像元xi(pi,qi)，其中pi和qi分別為xi在影像中的行和列，它與其空間位置上相鄰的像元不僅是頻譜相關(guān)的，而且是空間相關(guān)的，它們?cè)诤艽蟪潭壬鲜怯上嗤牡匚锝M成，且距離越近，屬于同類(lèi)點(diǎn)的概率就越大。基于此，本文提出一種新的相似性度量方式并將其應(yīng)用于流形降維和最近鄰分類(lèi)器。

假設(shè)以像元xi為中心的大小為w×w的窗口區(qū)域?yàn)棣?xi)，其中w為正奇數(shù)，Ω(xi)稱(chēng)為近鄰空間，其定義為

Ω(xi)={xis(ps,qs)|ps∈[pi-a,pi+a],

qs∈[qi-a,qi+a]}

(1)

式中，a=(w-1)/2；xis(ps,qs)為近鄰空間Ω(xi)中的第s個(gè)像元；Ω(xi)中共包含w2個(gè)像元。對(duì)于位于影像邊緣位置的像元，由于近鄰空間區(qū)域不完整，在建立邊緣點(diǎn)的近鄰空間時(shí)，對(duì)于缺失的部分使用該像元自身進(jìn)行填補(bǔ)。

考慮到高光譜影像的空間一致性特點(diǎn)，本算法利用近鄰空間Ω(xi)來(lái)替代單一像元參與度量。對(duì)于影像中的任意兩像元xi和xj，其對(duì)應(yīng)的近鄰空間分別為Ω(xi)和Ω(xj)，定義兩者的空-譜協(xié)同距離為

(2)

式中，d(xi,Ω(xj))為像元xi到以像元xj為中心的近鄰空間Ω(xj)的距離，其定義為

(3)

由式(2)和式(3)可以看出，空-譜協(xié)同距離有效地利用了高光譜影像中的空間信息，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)度量方法僅采用單一像元的不足，通過(guò)引入空間近鄰點(diǎn)的光譜信息參與度量，能更為有效地增大同類(lèi)地物的相似性和異類(lèi)地物的差異性，提高了同類(lèi)地物被選為近鄰的概率，改善分類(lèi)效果。圖1為該相似性度量算法的示意圖，其中近鄰空間大小為3×3，每一個(gè)正方形格子代表一個(gè)像元。

圖1　高光譜影像中的空-譜協(xié)同距離(w=3)Fig.1　Spatial-spectral coordination distance in hyperspectral image (w=3)

1.2SSCE算法

假設(shè)含有N個(gè)D維數(shù)據(jù)的高光譜數(shù)據(jù)集為X={x1,x2,…,xN}，其中xi(i=1,2,…,N)∈RD，對(duì)應(yīng)的低維嵌入為Y={y1,y2,…,yN}，yi∈Rd，且d?D。

結(jié)合高光譜影像的空間一致性特點(diǎn)和圖嵌入理論[18]，本文提出了一種融合空間信息與光譜信息的空-譜協(xié)同嵌入(SSCE)算法。該算法采用空-譜協(xié)同距離來(lái)替代單一像元進(jìn)行近鄰選取，構(gòu)建空-譜近鄰關(guān)系圖，并在邊權(quán)值設(shè)置階段進(jìn)一步利用影像中的空間信息，增大空間近鄰點(diǎn)的權(quán)重以提升同類(lèi)數(shù)據(jù)間的聚集性，實(shí)現(xiàn)維數(shù)簡(jiǎn)約。SSCE算法在保持?jǐn)?shù)據(jù)間局部鄰域關(guān)系的同時(shí)，又結(jié)合了影像的空間信息，使所提取的鑒別特征更為有效，改善地物分類(lèi)。

SSCE算法的主要步驟如下：

1.2.1構(gòu)建空-譜近鄰關(guān)系圖G

在高維空間中由式(2)計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)xi與其他點(diǎn)的空-譜協(xié)同距離，選出最近的k個(gè)點(diǎn)。若xj為其近鄰，則在兩者之間設(shè)置一條邊，否則無(wú)邊連接。

1.2.2設(shè)置邊權(quán)值矩陣W

在空-譜近鄰關(guān)系圖G中，若xi與xj之間有邊連接，則設(shè)置邊權(quán)值為wij，若兩者之間無(wú)邊連接，則邊權(quán)值設(shè)置為0。此外，為進(jìn)一步挖掘出影像中的空間信息，將近鄰空間Ω引入到邊權(quán)值設(shè)置中，當(dāng)xi與xj之間有邊連接且xi∈Ω(xj)或xj∈Ω(xi)時(shí)，增大兩者之間的權(quán)值。點(diǎn)xi與xj間的邊權(quán)值wij設(shè)置為

(4)

式中，k(xi)表示點(diǎn)xi的k個(gè)近鄰點(diǎn)；β為大于1的常數(shù)，用于增強(qiáng)空間近鄰點(diǎn)對(duì)分類(lèi)的貢獻(xiàn)；e為自然常數(shù)。

1.2.3計(jì)算投影矩陣A

將數(shù)據(jù)從高維空間投影到低維空間的過(guò)程中，保持?jǐn)?shù)據(jù)間的局部鄰域關(guān)系不變，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)

tr(YLYT)=tr(ATXLXTA)

s.t.ATXDXTA=I

(5)

根據(jù)約束條件，對(duì)式(5)采用拉格朗日乘子法求解可得

XLXTA=λXDXTA

(6)

求解式(6)的廣義特征值和特征向量，可得投影矩陣的最優(yōu)解為A=[a1,a2,…,ad]，其中ai(i=1,2,…,d)為前d個(gè)特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量。

1.3空-譜協(xié)同最近鄰分類(lèi)器

分類(lèi)的另一個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題就是設(shè)計(jì)合適的分類(lèi)器。最近鄰分類(lèi)法(K nearest neighbor，KNN)是一種常用地物分類(lèi)方法，通過(guò)尋找訓(xùn)練樣本集中的K個(gè)已知近鄰來(lái)判斷測(cè)試樣本的類(lèi)別。但在近鄰選取過(guò)程中，僅通過(guò)計(jì)算單一像元間的歐氏距離進(jìn)行判別，并沒(méi)有考慮影像中的空間信息。因此，本文提出了一種空-譜協(xié)同最近鄰(SSCNN)分類(lèi)器。該分類(lèi)器以空-譜協(xié)同距離替代歐氏距離進(jìn)行數(shù)據(jù)間的相似性度量，得到與測(cè)試樣本距離最近的K個(gè)已知訓(xùn)練樣本，并根據(jù)訓(xùn)練樣本的類(lèi)別信息計(jì)算測(cè)試樣本屬于各類(lèi)別的權(quán)重，將其歸為權(quán)值最大的一類(lèi)。由于在分類(lèi)過(guò)程中用到了訓(xùn)練樣本的類(lèi)別信息，因此，SSCNN屬于有監(jiān)督的分類(lèi)算法，其計(jì)算公式如下

(7)

式中，li表示測(cè)試樣本yi的類(lèi)別；c為高光譜數(shù)據(jù)中的類(lèi)別個(gè)數(shù)；lj為訓(xùn)練樣本yj的類(lèi)別；δ(lj,Cm)為Kroneckerdelta函數(shù)，當(dāng)lj=Cm成立時(shí)，其取值為1，否則取值為0。

2　試驗(yàn)結(jié)果及分析

2.1試驗(yàn)數(shù)據(jù)集

試驗(yàn)中使用具有代表性的PaviaU和Salinas高光譜數(shù)據(jù)集[19-20]來(lái)檢驗(yàn)本文算法的分類(lèi)性能。

(1)PaviaU數(shù)據(jù)集：該數(shù)據(jù)集是在2002年由ROSIS傳感器獲取的位于帕維亞大學(xué)區(qū)域的高光譜影像。影像的大小為610×340 像素，空間分辨率為1.3m，共包含115個(gè)光譜波段(波長(zhǎng)范圍為0.43～0.86μm)，去除其中吸水嚴(yán)重的12個(gè)波段，將剩余的103個(gè)波段用于試驗(yàn)研究。PaviaU數(shù)據(jù)集中共包含9類(lèi)地物信息，其假彩色圖和真實(shí)地物圖如圖2所示。

(2)Salinas數(shù)據(jù)集：該數(shù)據(jù)集是由AVIRIS傳感器獲取的位于美國(guó)加利福尼亞州的SalinasValley區(qū)域的高光譜影像，其大小為512×217 像素，含有16類(lèi)地物信息，空間分辨率為3.7m，去除吸水嚴(yán)重和受噪聲影響較大的20(108—112，154—167，224)個(gè)波段，將剩余的204個(gè)波段用于試驗(yàn)研究。其假彩色圖和真實(shí)地物信息如圖3所示。

圖2　PaviaU高光譜影像Fig.2　PaviaU hyperspectral image

圖3　Salinas高光譜影像Fig.3　Salinas hyperspectral image

2.2試驗(yàn)設(shè)置

為評(píng)估本文算法的分類(lèi)性能，試驗(yàn)中選取了PCA、LDA、NPE、LPP和SC-NPE算法作為對(duì)比，并分別采用最近鄰(KNN)分類(lèi)器和空-譜協(xié)同最近鄰(SSCNN)分類(lèi)器兩種不同的分類(lèi)方法進(jìn)行分類(lèi)，以驗(yàn)證SSCNN的有效性。本文使用總體分類(lèi)精度、平均分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。為提高試驗(yàn)的精確度和可靠性，每種試驗(yàn)條件下都進(jìn)行10次重復(fù)試驗(yàn)，每次隨機(jī)選取一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本，其余為測(cè)試樣本，將10次試驗(yàn)求取平均值作為最終結(jié)果，其中，最優(yōu)值采用粗體顯示。

參數(shù)設(shè)置如下：為研究鄰域個(gè)數(shù)k和參數(shù)β的變化對(duì)SSCE的影響，文中進(jìn)行了總體分類(lèi)精度隨兩參數(shù)值變化的試驗(yàn)，圖4為PaviaU數(shù)據(jù)集中SSCE在不用鄰域個(gè)數(shù)k和參數(shù)β下的總體分類(lèi)精度。為研究近鄰個(gè)數(shù)K對(duì)SSCNN的影響，圖5給出了不同K值下算法的總體分類(lèi)精度。

圖4　SSCE在不同k和β下的總體分類(lèi)精度Fig.4　Overall accuracy of SSCE with different k and β

由圖4可知，對(duì)于PaviaU數(shù)據(jù)集而言，當(dāng)k和β分別取5和10時(shí)，算法分類(lèi)精度最高；對(duì)于其他取值，分類(lèi)精度出現(xiàn)起伏，這是由于隨著k和β的不斷增加，數(shù)據(jù)間的擬合更加準(zhǔn)確，空間近鄰點(diǎn)的作用也更為突出，但當(dāng)兩者取值過(guò)大時(shí)，則會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合現(xiàn)象，使得算法分類(lèi)精度降低。對(duì)于Salinas數(shù)據(jù)集，本文也進(jìn)行了相同的試驗(yàn)分析，設(shè)置兩參數(shù)為：k=5，β=10。由圖5可知，隨著K值的增加，SSCNN的分類(lèi)精度不斷降低，且

當(dāng)K=1時(shí)，分類(lèi)效果最為理想。

圖5　SSCNN在不同K值下的總體分類(lèi)精度Fig.5　Overall accuracy of SSCNN with different K

此外，設(shè)置SSCE的窗口大小為5×5，這是由于當(dāng)w=5時(shí)，既可以得到較好的分類(lèi)效果又保證了算法的運(yùn)行效率。試驗(yàn)中，各算法的特征提取維數(shù)為30，LDA提取c-1維。

2.3PaviaU試驗(yàn)結(jié)果及分析

試驗(yàn)中，從PaviaU數(shù)據(jù)集的每類(lèi)地物中隨機(jī)選取50、100、150和200個(gè)點(diǎn)為訓(xùn)練樣本，剩余為測(cè)試樣本。表1為不同算法在不同訓(xùn)練樣本數(shù)、不同分類(lèi)器下的總體分類(lèi)精度、標(biāo)準(zhǔn)差和Kappa系數(shù)。

表1　不同算法在PaviaU數(shù)據(jù)集上的分類(lèi)結(jié)果

從表1可以看出，隨著訓(xùn)練樣本數(shù)量的不斷增加，各算法的分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)均不斷提高，由于訓(xùn)練樣本的數(shù)量越多，數(shù)據(jù)中所能提供的具有代表性的先驗(yàn)信息就越多，鑒別性能更為突出，進(jìn)而提高分類(lèi)精度。SC-NPE和SSCE算法分別比NPE和LPP算法的分類(lèi)效果好，這是因?yàn)榭?譜聯(lián)合分類(lèi)方法較好地利用了影像中的空間信息，提高了算法的鑒別能力，更加有利于地物分類(lèi)。其中，SSCE算法的分類(lèi)效果最好，由于SSCE算法不僅具有流形降維的優(yōu)點(diǎn)，在降維過(guò)程中較好地保持了數(shù)據(jù)間的近鄰關(guān)系；同時(shí)，在近鄰選取過(guò)程中采用空-譜協(xié)同距離進(jìn)行度量，近鄰選取更加穩(wěn)定，并通過(guò)增大空間近鄰點(diǎn)的權(quán)重來(lái)提取鑒別信息，改善地物分類(lèi)。對(duì)于各降維算法，在各種訓(xùn)練樣本數(shù)下，SSCNN的分類(lèi)效果均比KNN好，通過(guò)近鄰空間來(lái)替代單一像元進(jìn)行分類(lèi)，有效地克服了同類(lèi)地物中差異性較大的孤立點(diǎn)或噪點(diǎn)的影響，增大了這些點(diǎn)在分類(lèi)過(guò)程中正確歸類(lèi)的概率。

為進(jìn)一步揭示SSCE算法的分類(lèi)性能，對(duì)數(shù)據(jù)集中的每一類(lèi)地物進(jìn)行分類(lèi)試驗(yàn)。試驗(yàn)中每類(lèi)地物隨機(jī)選取5%的樣本作為訓(xùn)練樣本集，其余為測(cè)試樣本，并采用SSCNN進(jìn)行分類(lèi)，表2為不同算法下各類(lèi)地物的分類(lèi)精度、總體分類(lèi)精度、平均分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)。

表2　PaviaU數(shù)據(jù)集中各類(lèi)地物在不同算法下的分類(lèi)精度

由表2可知，在不同訓(xùn)練樣本數(shù)目下，采用SSCE進(jìn)行分類(lèi)，大多數(shù)地物的分類(lèi)效果都有明顯提升，其中，Gravel和Soil這兩類(lèi)地物改善效果尤為突出。同時(shí)，SSCE算法的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)比其他算法都好，這是由于影像中空間信息的利用更有效地表征了高光譜數(shù)據(jù)的內(nèi)嵌結(jié)構(gòu)，提取的鑒別特征更加有利于地物分類(lèi)。

圖6為一次隨機(jī)試驗(yàn)中各算法的分類(lèi)結(jié)果圖及其對(duì)應(yīng)的總體分類(lèi)精度。從圖6中可以看出，SSCE算法與其他算法相比，得到的分類(lèi)圖大部分區(qū)域更加平滑，總體看上去錯(cuò)分點(diǎn)更少，尤其是在Soil的分布區(qū)域表現(xiàn)更為突出，且總體分類(lèi)精度比其他算法更高，可見(jiàn)利用高光譜影像空間一致性特點(diǎn)提出的SSCE算法具有一定的可行性。

圖6　各算法在PaviaU數(shù)據(jù)集上的分類(lèi)結(jié)果圖及其對(duì)應(yīng)的總體分類(lèi)精度Fig.6　Classification maps and overall accuracy with different methods on PaviaU data set

2.4Salinas試驗(yàn)結(jié)果及分析

在Salinas數(shù)據(jù)集中，分別從每類(lèi)地物中隨機(jī)抽取40、60、80和100個(gè)樣本用于訓(xùn)練，其余樣本用于測(cè)試，表3為不同算法在不同訓(xùn)練樣本數(shù)、不同分類(lèi)器下的總體分類(lèi)精度、標(biāo)準(zhǔn)差和Kappa系數(shù)。

表3　不同算法在Salinas數(shù)據(jù)集上的分類(lèi)結(jié)果

由表3可知，隨著每類(lèi)訓(xùn)練樣本數(shù)量的增加，各算法的分類(lèi)精度均不斷提高，但在各種情況下，SSCE算法的分類(lèi)效果總是優(yōu)于其他算法，這是由于SSCE算法在構(gòu)建數(shù)據(jù)間局部鄰域結(jié)構(gòu)的過(guò)程中既保持了流形降維的優(yōu)點(diǎn)，又結(jié)合了影像的空間信息。同時(shí)，各算法采用SSCNN分類(lèi)器的分類(lèi)效果要優(yōu)于KNN分類(lèi)器，通過(guò)空-譜協(xié)同距離進(jìn)行數(shù)據(jù)間的相似性度量，能有效降低同類(lèi)地物中差異性較大的點(diǎn)的錯(cuò)分概率，進(jìn)而提高各算法的分類(lèi)精度。

為驗(yàn)證SSCE算法對(duì)每類(lèi)地物的分類(lèi)效果，從Salinas數(shù)據(jù)集的每類(lèi)地物中隨機(jī)抽取3%的樣本作為訓(xùn)練樣本，其余為測(cè)試樣本，采用SSCNN分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)。表4給出了各算法對(duì)每類(lèi)地物的分類(lèi)結(jié)果及其相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，圖7為各算法的地物分類(lèi)圖。

表4　Salinas數(shù)據(jù)集中各類(lèi)地物在不同算法下的分類(lèi)精度

圖7　各算法在Salinas數(shù)據(jù)集上的分類(lèi)結(jié)果圖及其對(duì)應(yīng)的總體分類(lèi)精度Fig.7　Classification maps and overall accuracy with different methods on Salinas data set

由表4可知，SSCE算法對(duì)大部分地物都具有較高的識(shí)別率，且其總體分類(lèi)精度、平均分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)均優(yōu)于其他算法，這表明在高光譜影像的地物分類(lèi)過(guò)程中，SSCE算法能提取出更為有效的鑒別特征，增大同類(lèi)地物間的聚集性，改善分類(lèi)效果。同時(shí)，由圖7可以看出，SSCE算法的地物分類(lèi)圖中錯(cuò)分點(diǎn)更少，地物分布更加平滑，且相關(guān)性較大的地物的分類(lèi)效果改善尤為突出，如Vinyard_U和Vinyard_T這兩類(lèi)地物，其分類(lèi)精度在各算法中均為最高，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文算法的有效性。

3　結(jié)　論

本文針對(duì)傳統(tǒng)高光譜影像地物分類(lèi)算法的不足，結(jié)合影像的空間一致性特點(diǎn)，提出了一種空-譜協(xié)同嵌入(SSCE)降維算法和空-譜協(xié)同最近鄰(SSCNN)分類(lèi)器。為實(shí)現(xiàn)更有效的近鄰選取，首先提出了一種基于空-譜協(xié)同距離的相似性度量方式，提高了同類(lèi)地物被選為近鄰的概率，并在空-譜近鄰關(guān)系圖的構(gòu)建過(guò)程中增大空間近鄰點(diǎn)的權(quán)重以增強(qiáng)同類(lèi)地物間的聚集性，提取鑒別特征。同時(shí)，在分類(lèi)器設(shè)計(jì)階段再次利用影像中的空間信息，進(jìn)一步提高了算法的分類(lèi)精度。在PaviaU和Salinas高光譜數(shù)據(jù)集上的試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能取得更好的分類(lèi)效果，其總體分類(lèi)精度分別達(dá)到90.45%和91.67%，有效地改善了高光譜影像的地物分類(lèi)。

但算法在設(shè)計(jì)過(guò)程中并未考慮高光譜影像的紋理信息，如何融入紋理信息以獲取更好的分類(lèi)效果，這將是下一步研究工作的重點(diǎn)。

[1]田彥平, 陶超, 鄒崢嶸, 等. 主動(dòng)學(xué)習(xí)與圖的半監(jiān)督相結(jié)合的高光譜影像分類(lèi)[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2015, 44(8): 919-926. DOI: 10.11947/j.AGCS.2015.20140221.

TIAN Yanping, TAO Chao, ZOU Zhengrong, et al. Semi-supervised Graph-based Hyperspectral Image Classification with Active Learning[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2015, 44(8): 919-926. DOI: 10.11947/j.AGCS.2015.20140221.

[2]TANG Yuanyan, YUAN Haoliang, LI Luoqing. Manifold-based Sparse Representation for Hyperspectral Image Classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2014, 52(12): 7606-7618.

[3]PU Hanye, CHEN Zhao, WANG Bin, et al. A Novel Spatial-spectral Similarity Measure for Dimensionality Reduction and Classification of Hyperspectral Imagery[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2014, 52(11): 7008-7022.

[4]駱仁波, 皮佑國(guó). 有監(jiān)督的鄰域保留嵌入的高光譜遙感影像特征提取[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2014, 43(5): 508-513. DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0079.LUO Renbo, PI Youguo. Supervised Neighborhood Preserving Embedding Feature Extraction of Hyperspectral Imagery[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2014, 43(5): 508-513. DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0079.

[5]黃鴻, 曲煥鵬. 基于半監(jiān)督稀疏鑒別嵌入的高光譜遙感影像分類(lèi)[J]. 光學(xué)精密工程, 2014, 22(2): 434-442.

HUANG Hong, QU Huanpeng. Hyperspectral Remote Sensing Image Classification Based on SSDE[J]. Optics and Precision Engineering, 2014, 22(2): 434-442.

[6]RODARMEL C, SHAN J. Principal Component Analysis for Hyperspectral Image Classification[J]. Surveying and Land Information Systems, 2002, 62(2): 115-122.

[7]BANDOS T V, BRUZZONE L, CAMPS-VALLS G. Classification of Hyperspectral Images with Regularized Linear Discriminant Analysis[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 47(3): 862-873.

[8]QIAN Shenen, CHEN Guanyi. A New Nonlinear Dimensionality Reduction Method with Application to Hyperspectral Image Analysis[C]∥Proceedings of the 2007 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Barcelona: IEEE, 2007: 270-273.

[9]LUNGA D, PRASAD S, CRAWFORD M M, et al. Manifold-learning-based Feature Extraction for Classification of Hyperspectral Data: A Review of Advances in Manifold Learning[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2014, 31(1): 55-66.

[10]HUANG Ying, SUN Zhuo, WANG Cheng. Neighborhood Preserving Embedding Algorithm for Classification of Hyperspectral Imagery[J]. Advances in Information Sciences and Service Sciences, 2013, 5(3): 660-667.

[11]WANG Zhiyong, HE Binbin. Locality Perserving Projections Algorithm for Hyperspectral Image Dimensionality Reduction[C]∥Proceedings of the 19th International Conference on Geoinformatics. Shanghai: IEEE, 2011: 1-4.

[12]FAUVEL M, TARABALKA Y, BENEDIKTSSON J A, et al. Advances in Spectral-spatial Classification of Hyperspectral Images[J]. Proceedings of the IEEE, 2013, 101(3): 652-675.

[13]ZHOU Yicong, PENG Jiantao, CHEN C L P. Dimension Reduction Using Spatial and Spectral Regularized Local Discriminant Embedding for Hyperspectral Image Classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015, 53(2): 1082-1095.

[14]YUAN Haoliang, TANG Yuanyan, LU Yang, et al. Spectral-spatial Classification of Hyperspectral Image Based on Discriminant Analysis[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014, 7(6): 2035-2043.

[15]TAN Kun, HU Jun, LI Jun, et al. A Novel Semi-supervised Hyperspectral Image Classification Approach Based on Spatial Neighborhood Information and Classifier Combination[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2015, 105: 19-29.

[16]楊釗霞, 鄒崢嶸, 陶超, 等. 空-譜信息與稀疏表示相結(jié)合的高光譜遙感影像分類(lèi)[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2015, 44(7): 775-781. DOI: 10.11947/j.AGCS.2015.20140207.YANG Zhaoxia, ZOU Zhengrong, TAO Chao, et al. Hyperspectral Image Classification Based on the Combination of Spatial-spectral Feature and Sparse Representation[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2015, 44(7): 775-781. DOI: 10.11947/j.AGCS.2015.20140207.

[17]魏峰, 何明一, 梅少輝. 空間一致性鄰域保留嵌入的高光譜數(shù)據(jù)特征提取[J]. 紅外與激光工程, 2012, 41(5): 1249-1254.

WEI Feng, HE Mingyi, MEI Shaohui. Hyperspectral Data Feature Extraction Using Spatial Coherence Based Neighborhood Preserving Embedding[J]. Infrared and Laser Engineering, 2012, 41(5): 1249-1254.

[18]YAN Shuicheng, XU Dong, ZHANG Benyu, et al. Graph Embedding and Extensions: A General Framework for Dimensionality Reduction[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2007, 29(1): 40-51.

[19]FAUVEL M, BENEDIKTSSON J A, CHANUSSOT J, et al. Spectral and Spatial Classification of Hyperspectral Data Using SVMs and Morphological Profiles[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2008, 46(11): 3804-3814.

[20]KANG Xudong, LI Shutao, BENEDIKTSSON J A. Feature Extraction of Hyperspectral Images with Image Fusion and Recursive Filtering[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2014, 52(6): 3742-3752.

(責(zé)任編輯：張艷玲)

修回日期： 2016-04-25

E-mail： hhuang@cqu.edu.cn

Corresponding author： ZHENG Xinlei

E-mail： zhengxl@cqu.edu.cn

Hyperspectral Image Land Cover Classification Algorithm Based on Spatial-spectral Coordination Embedding

HUANG Hong,ZHENG Xinlei

Key Laboratory of Optoelectronic Technique and System of Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400044, China

Aiming at the problem that in hyperspectral image land cover classification, the traditional classification methods just apply the spectral information while they ignore the relationship between the spatial neighbors, a new dimensionality algorithm called spatial-spectral coordination embedding (SSCE) and a new classifier called spatial-spectral coordination nearest neighbor (SSCNN) were proposed in this paper. Firstly, the proposed method defines a spatial-spectral coordination distance and the distance is applied to the neighbor selection and low-dimensional embedding. Then, it constructs a spatial-spectral neighborhood graph to maintain the manifold structure of the data set, and enhances the aggregation of data through raising weight of the spatial neighbor points to extract the discriminant features. Finally, it uses the SSCNN to classify the reduced dimensional data. Experimental results using PaviaU and Salinas data set show that the proposed method can effectively improve ground objects classification accuracy comparing with traditional spectral classification methods.

hyperspectral image; dimensionality reduction; spatial-spectral coordination; manifold structure; classification

HUANG Hong(1980—)，male，doctor，associate professor，majors in intelligent processing of remote sensing image.

10.11947/j.AGCS.2016.20150654.

P237

A

1001-1595(2016)08-0964-09

國(guó)家自然科學(xué)基金(41371338)；重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃(cstc2013jcyjA40005)；重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYB15052)

2016-01-01

黃鴻(1980—)，男，博士，副教授，研究方向?yàn)檫b感影像智能化處理。

鄭新磊

引文格式：黃鴻，鄭新磊.高光譜影像空-譜協(xié)同嵌入的地物分類(lèi)算法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2016,45(8)：964-972.

HUANG Hong, ZHENG Xinlei.Hyperspectral Image Land Cover Classification Algorithm Based on Spatial-spectral Coordination Embedding[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(8):964-972. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150654.