文献综述
无人机载高光谱影像最佳波段组合研究
摘要：无人机载高光谱影像光谱分辨率高，信息量丰富，但同时也带来了其维数高，数据量庞大等问题，在进行高光谱数据处理时，高光谱图像波段间相关性高，信息冗余大，若不进行降维处理，则会影响高光谱数据的分析精度与应用价值。本文首先介绍无人机载高光谱影像一些常用的波段选择方法，接着针对植被冠层信息提取的高光谱影像最佳波段组合研究现状进行概括分析，最后对目前的研究现状及存在的问题进行了总结与展望。
关键词：无人机；高光谱影像；波段选择；植被
1．引言
随着无人机（Unmanned aerial vehicle，UAV）技术和轻型高光谱相机的发展，基于无人机的低空高光谱遥感技术越来越受到关注。以无人机为搭载平台的遥感系统具有起降灵活、成本低廉和易维护等特点[1]；与卫星遥感相比，无人机工作在云层下方，在阴天和雾霾等较为复杂的天气状况下可正常工作；此外，无人机遥感可提供不同空间分辨率的数据，特别是能获取大于10cm的高空间分辨率数据，是目前高空卫星数据无法实现的[2]。
高光谱数据是由成像光谱仪获取的同一场景下数十个甚至数百个窄的连续波段的图像数据所组成的，具有超高的光谱分辨率，可以定性甚至定量地进行地物的探测、分类与识别[3]。这样的数据特征不可避免地使得高光谱遥感数据具有维数和数据量庞大等问题，若不对原始数据进行降维和筛选，在进行后续处理应用时，会出现大量的数据冗余，同时，部分噪声波段或信噪比很低的波段数据影响还会降低图像分类与识别精度，出现严重的Hughes现象[4-5]，从而损害到后续处理的性能与效果。因此，在对高光谱影像进行信息提取前，应先对其进行降维处理。光谱特征选择（波段选择）作为高光谱图像降维处理的方法之一，避免了波段变换，能够保持图像的原有光谱特性，因此在高光谱遥感数据应用中起着至关重要的作用。
2．高光谱影像最佳波段组合研究概况
高光谱数据的波段组合是依据某种准则将原始波段进行选择和划分，是一种基于非变换的数据降维处理方法。目前国内外常用的高光谱影像波段选择方法有以下几种：
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