1、高光譜遙感又稱為高光譜分辨率遙感，是當(dāng)前遙感技術(shù)的前沿領(lǐng)域，它利用很多很窄的電磁波波段從感興趣的物體獲得有關(guān)數(shù)據(jù)，它包含了豐富的空間、輻射和光譜三重信息。
　　 在處理這種具有更多光譜波段的圖像數(shù)據(jù)時(shí)，一個(gè)不可避免的問題出現(xiàn)了，那就是數(shù)百甚至上千個(gè)波段對(duì)傳統(tǒng)的圖像處理方法在維數(shù)上提出了新的要求，如何應(yīng)用高光譜圖像數(shù)據(jù)豐富的空間和光譜信息來進(jìn)行更為精確的分類、目標(biāo)識(shí)別以及高光譜圖像的分割問題已經(jīng)成為各種高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法的所面

2、對(duì)的共同問題。
　　 針對(duì)一般意義下應(yīng)用流形學(xué)習(xí)算法解決高光譜數(shù)據(jù)很難給出分類的標(biāo)識(shí)信息，本文提出了一種引入2維空間信息向量的基于流形學(xué)習(xí)算法的高光譜圖像分類方法。我們將空間信息與光譜反射系數(shù)信息加權(quán)結(jié)合后，通過調(diào)節(jié)兩種特征的權(quán)重關(guān)系得到了由圖上空間信息到光譜反射系數(shù)信息穩(wěn)定的變化規(guī)律，由此確定用以分類的邊界點(diǎn)，并對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行較高正確率的分類標(biāo)識(shí)。
　　 本文工作主要通過引入描述像素位置關(guān)系的空間特征而構(gòu)建的聯(lián)合高斯

3、距離測(cè)度改進(jìn)了拉普拉斯特征映射算法，構(gòu)建了像素分布流用于處理高光譜圖像數(shù)據(jù)。主要包括以下三個(gè)方面：
　　 (1)在像素的光譜特征基礎(chǔ)上引入圖像的空間特征，將這兩種不同近鄰選取特征通過自定義的高斯距離相乘結(jié)合起來，包括如何加權(quán)結(jié)合兩種輸入空間的數(shù)據(jù)，以及參數(shù)的選取。像素分布流的提出以及構(gòu)建方法。并且通過簡(jiǎn)化參數(shù)來解釋像素分布流的實(shí)際物理意義，為之后的應(yīng)用做了理論準(zhǔn)備。
　　 (2)應(yīng)用像素分布流到實(shí)際的高光譜圖像數(shù)據(jù)上，根

4、據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際特點(diǎn)對(duì)于映射結(jié)果提出了必須進(jìn)行的兩種后處理方法：包括非線性幾何校正，這種校正可以把映射的結(jié)果人為的通過先驗(yàn)的空間特征知識(shí)固定，得到較為穩(wěn)定的映射結(jié)果；以及邊界收縮效應(yīng)的校正，這種校正是針對(duì)算法本身引入空間特征所導(dǎo)致的映射結(jié)果邊界相比內(nèi)部不合理的收縮的現(xiàn)象，得到了邊界與內(nèi)部結(jié)果接近一致的結(jié)果。最后用單閾值選取邊界點(diǎn)的方法給出小區(qū)域高光譜圖像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果。
　　 (3)對(duì)于大規(guī)模的高光譜圖像映射結(jié)果，上述的邊界收縮效應(yīng)