高光譜遙感是近年來快速發(fā)展的遙感技術，其通過獲取地物光譜信息，實現對地物的精細分類和識別。那么，高光譜遙感有哪些類別呢？本文簡單介紹了高光譜遙感精細分類。

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在遙感分類中，地物(特別是植被)類型豐富且光譜相似，高光譜數據相對于多光譜數據具有較高的光譜分辨率，能夠更為全面、細致的獲取地物光譜特征及其差異性，從而大幅度提高地物分類的類別精細度和準確度。

但是，高光譜遙感精細分類中主要存在以下問題：第一、高光譜數據成百上千的光譜波段帶來了巨大的運算量，分類Hughes現象不容忽視，而且對監(jiān)督分類中訓練樣本的需求也大幅增加；第二、隨著傳感器空間分辨率的提高，分類結果中椒鹽噪聲嚴重影響分類結果的應用。

針對數據冗余問題，Shang等人(2015)提出了基于植被特征庫構建與優(yōu)化的植被分類策略，綜合利用原始光譜特征、空間特征及植被生化參量敏感的光譜特征指數構建植被特征庫，基于類對可分性(CPS)對植被特征庫光譜維優(yōu)化，主要指標為

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式中，B為Bhattachryya距離，ui和uj分別是類別i與類別j圖像變量的均值矢量，Ci和Cj分別是類別i與類別j在波段子集上的協(xié)方差矩陣。

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式中，JM為J-M距離，p(x/Wi)為條件概率密度，也就是第i個像元屬于第Wi個類別的概率。

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式中，OIF(Optimum Index Factor)為最優(yōu)索引因子，i和j為波段號，Si為第i個波段的標準差，Rij為第i個波段與第j個波段的相關系數，n為從總的波段N中選擇的波段數，1≤n≤N。

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此外，還提出基于鄰域光譜角距離的植被特征庫空間維優(yōu)化方法，對空間維進行濾波優(yōu)化的同時，充分利用了植被光譜維特點。在有訓練樣本的情況下，該算法可基于訓練樣本自動選定閾值進行計算，在無訓練樣本的情況下，也可以根據用戶手動設置閾值進行計算。

半監(jiān)督分類算法同時利用了少量已標記樣本和大量未標記樣本，大幅度降低了分類器對已標記樣本的需求，對高光譜遙感數據的小樣本分類具有重要意義。利用直推支持向量機的方法進行樣本增量，可實現半監(jiān)督學習過程(Gomez-Chova等，2008；Tuia和Camps-Valls，2011)，也可通過基于主動學習策略的樣本增量方法對高光譜影像進行半監(jiān)督分類(Di和Crawford，2011；Li等，2011；Patra和Bruzzone，2012)。

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尚坤提出了基于光譜角距離—歐氏距離雙重判定的漸進直推支持向量機(SAD/ED-PTSVM)分類算法，有效利用高光譜數據的光譜維信息，降低未標記樣本的誤標記概率，進而降低標簽重置帶來的時間成本，并有效簡化了傳統(tǒng)直推支持向量機的參數設置，提高分類效率。

此外，提出結合混合像元分解進行主動學習的支持向量機(SUAL-SVM)分類方法，有效提高分布較少的植被類別的識別精度，利用更少的標記樣本實現更高的總體分類精度，有效減輕樣本標記工作量，減少分類器樣本訓練所需時間。

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在基于植被特征庫構建與優(yōu)化的植被精細分類基礎上，引入面向對象的方法以減弱椒鹽噪聲對分類結果的影響，提出了基于植被特征庫構建和面向對象的半監(jiān)督分類方法(Zhang等，2016b)，經過PHI航空高光譜數據的驗證表明，該方法可得到較高的分類精度。