高光谱图像的分类将会面临怎样的挑战

高光谱图像可用于分类的特征比较多，既包括直接光谱向量，还可以计算光谱洗手指数，导数光谱，纹理特征，形状特征等派生特征。那么想对高光谱图像进行分类会面临什么挑战呢？

1、维数灾难：在高光谱图像分类方面，精度会随着特征维数的增大而呈现先增后减的趋势，分类器的泛化能力会随着维数的增加而减弱；

2、非线性数据结构问题：信号的高维特性、不确定性以及物体的异质性导致高光谱数据结构的高度非线性，一些基于统计模式识别理论的分类模型很难直接对原始高维数据进行分类和识别；

3、不适定问题：在统计学习中，由于标注样本有限，质量不均匀，统计模型往往不足以表达高光谱图像数据的分布，模型参数无法估计或不准确；

4、空间同质性和异质性问题：物体的分布是区域性的，相邻的位置通常代表相同的物体。空间先验知识在分类问题中不起作用。因此，有必要引入空间上下文、纹理、语义、物体和形状等特征和知识，以提高分类的精确度。

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审核编辑：符乾江