基于图像融合的高光谱遥感图像分类研究的中期报告本研究旨在探讨基于图像融合的高光谱遥感图像分类方法，提高高光谱数据分类精度。本次中期报告主要介绍了研究的进展和未来计划。一、研究进展1.数据预处理本次研究所用的高光谱遥感影像数据是通过空间分辨率为10m的先进高光谱传感器获取的，该数据包含224个地物类别，每个地物类别包括242个波段信息。由于样本数据过于庞大，为了缩短计算时间和减小噪声干扰，本研究采用主成分分析(PCA)方法，将原始的224个波段信息转换为了20个主成分分量。并利用直方图均衡化方法进行了图像增强处理，提高了图像的对比度和鲁棒性。2.图像融合为了获得更丰富的信息，提高分类精度，本研究利用多分辨率分析(MRA)的方法对高光谱图像和全色图像进行融合。首先对高光谱图像进行小波变换，将图像分解成多个频域，然后将全色图像的信息融合到高光谱图像的低频域中，最后将融合后的图像通过小波反变换得到融合图像。3.分类方法本研究采用了基于支持向量机(SVM)的分类方法来处理分类问题。首先将数据集分为训练集和测试集，然后利用训练集训练SVM分类器，最后用测试集验证分类器的精度。在分类器训练过程中，采用了交叉验证的方法来提高分类器的鲁棒性和稳定性，同时采用了优化超参数的方法来优化模型的分类性能。二、未来计划1.改进图像融合方法当前采用的图像融合方法虽然可以提高分类精度，但是对图像的细节信息的保留较差，会导致一些地物类别不能很好地分辨。因此，将尝试采用更有效的图像融合算法，如基于深度学习的图像融合方法，来提高分类精度。2.优化分类算法当前采用的支持向量机算法可以有效地处理高光谱图像分类问题，但也存在不足之处，如对于噪声数据的处理不够稳健，会导致模型分类精度的下降。因此，将尝试引入深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来处理分类问题，提高分类精度和鲁棒性。3.实验验证将对当前研究的方法进行实验验证，包括与其他相关方法的比较，讨论分类结果的差异和原因，并对研究方法的优点和不足进行评估和分析，以进一步提高分类精度和鲁棒性。