高光谱遥感数据特征挖掘：进展与趋势

高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展是当前遥感领域的重要课题，特别是在目标检测、识别与分类过程中起着关键作用。该领域的研究根据目标空间尺度与传感器空间分辨率的关系，将其特征挖掘问题划分为三个层次：多像元、单像元和亚像元。这些不同的层次反映了自然特性，并有利于采用针对性的技术进行分析。 首先，多像元特征挖掘关注于图像的整体光谱特性，它主要关注每个像素或多个像素组合的光谱信息，这对于理解大面积目标的特性非常有用。特征选择在此阶段扮演重要角色，通过保留具有物理意义的波段，筛选出对目标识别最有价值的信息，减少冗余和噪声的影响。 其次，单像元特征提取则深入到像素级，旨在从单一像素的数据中提取出更深层次的特征。这通常涉及利用统计学、机器学习等方法，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等，将复杂光谱数据降维并揭示潜在的模式和结构。 亚像元特征混合则考虑了更高分辨率下，多个目标可能混杂在同一个小区域内的情况。这种情况下，特征混合技术如联合概率密度函数（JPDF）、深度学习的卷积神经网络（CNN）等被用来融合邻近像素的信息，提高目标识别的精度和鲁棒性。 本文综述了高光谱遥感数据的光谱曲线分析、光谱特征提取、特征选择以及特征混合等多个方面的研究进展。光谱曲线分析有助于理解不同物质的独特光谱响应；光谱特征提取则通过多种算法提取出能反映目标本质的特征；特征选择通过优化波段选择来增强识别性能；而特征混合则针对复杂场景中的混杂信息进行处理。 作者们还讨论了高光谱遥感数据特征挖掘领域的热点问题和发展趋势，包括数据处理的高效性、算法的自动化和智能化、以及与深度学习和其他新兴技术的结合。随着大数据和云计算的发展，未来的研究将朝着实时处理、高精度目标识别和更深层次的特征理解方向发展。 高光谱遥感数据特征挖掘技术是遥感科学与信息技术交叉领域的重要研究方向，通过不断的技术创新和理论突破，有望在环境监测、地理信息系统（GIS）、农业应用等领域发挥更大的作用。