多重分形谱提升高光谱数据特征提取精度

本文主要探讨了"基于多重分形谱的高光谱数据特征提取"这一主题。高光谱遥感技术在地球观测和环境监测等领域有着广泛应用，然而，单一分形维数方法在处理高光谱数据时存在一定的局限性，无法充分捕捉光谱信号的复杂性。针对这一问题，研究人员提出了一个创新的方法，即通过引入多重分形谱理论来表征光谱信号的奇异性特征。 该方法首先利用分形测度对光谱曲线进行细致划分，这是一种非线性分析工具，能更好地反映数据的自相似性和复杂结构。接着，通过计算光谱的概率测度，构建配分函数，这一步骤有助于揭示光谱曲线在不同尺度下的特性。利用尺度指数的Legendre变换，可以进一步提取光谱的多重分形谱，这是一种多维度的描述方式，能够更全面地反映光谱的异质性。 选取合适的特征对于高光谱数据分类至关重要。文中采用Bhattacharyya距离作为各类地物间类别可分性准则，这是一种衡量两个概率分布相似性的统计量，有助于筛选出最能区分不同地物类别的重要特征。实验结果显示，使用多重分形谱进行地物分类，能够达到高达95.2%的分类精度，即使在维数减少到原数据波段数的10%时，整体分类精度也能保持在82.2%，这证明了这种方法的有效性和适应性。 多重分形谱的优势在于它不仅表征了具有相同奇异性的波段子集的分形维数，而且能精确描述光谱曲线的奇异性和分布特点，这对于理解和解析高光谱数据中的复杂信息至关重要。通过这种方式，该方法成功实现了高光谱数据的有效特征提取，为后续的数据分析、分类和决策提供了有力的支持。 本文介绍的基于多重分形谱的特征提取方法是高光谱数据分析领域的一个重要进展，它弥补了传统方法的不足，为提高高光谱遥感数据处理的精度和效率提供了新的思路和技术支持。通过深入研究和应用这种特征提取方法，有望在地球科学、环境监测和遥感成像等领域取得更多突破。