高光谱成像仪常见的数据建模方法有哪些？

高光谱成像仪在获取样本的光谱信息以后，需要去除繁冗的数据，筛选出有用的信息，然后采用不同的方法建立数据预测模型。那么，高光谱成像仪常见的数据建模方法有哪些？本文对高光谱成像仪常见的数据建模方法做了介绍。

线性回归模型：

原理：假设高光谱数据与目标变量之间存在线性关系，通过最小二乘法等方法拟合出最佳的线性系数，建立起光谱反射率（或其他光谱特征）与目标变量（如物质浓度、生物量等）之间的线性方程。

应用场景：适用于光谱特征与目标变量之间关系相对简单、近似线性的情况，例如在一些水质监测中，当污染物浓度较低时，其光谱特征与浓度往往呈现一定的线性关系，可使用线性回归模型来建立两者之间的定量关系，从而通过高光谱数据反演污染物浓度。

偏最小二乘法回归（PLSR）：

原理：结合了主成分分析和多元线性回归的思想，将高光谱数据矩阵分解为得分矩阵和载荷矩阵，提取出对目标变量解释能力最强的主成分，然后建立主成分与目标变量之间的回归模型，从而消除光谱数据中的多重共线性问题，提高模型的准确性和稳定性。

应用场景：广泛应用于化学、生物、农业等领域的高光谱数据分析。例如在土壤养分含量预测中，由于土壤的高光谱数据包含多个相互关联的波段信息，使用PLSR可以有效地提取出与土壤养分含量相关的光谱特征，建立准确的预测模型。

人工神经网络（ANN）：

原理：由多个神经元组成的复杂网络结构，通过对大量高光谱数据进行学习和训练，自动提取光谱数据中的特征和规律，建立输入（高光谱数据）与输出（目标变量）之间的非线性映射关系。常见的神经网络结构包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）等。

应用场景：适用于处理复杂的非线性问题，在高光谱图像分类、目标识别等方面具有广泛应用。例如在高光谱遥感图像的地物分类中，CNN可以自动学习不同地物的光谱-空间特征，实现对各种地物类型的准确分类，能够处理具有复杂纹理和光谱变化的高光谱数据。

支持向量机（SVM）：

原理：基于统计学习理论，通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的高光谱数据样本尽可能准确地分开。对于非线性问题，可以通过核函数将数据映射到高维特征空间，使其在高维空间中变得线性可分，然后在高维空间中构建最优分类超平面。

应用场景：在高光谱数据的分类任务中表现出色，尤其是对于小样本数据的分类具有较高的准确性和泛化能力。例如在矿物识别中，由于不同矿物的光谱特征存在一定的相似性和复杂性，SVM可以利用其强大的非线性分类能力，准确地区分不同种类的矿物。

随机森林（RF）：

原理：由多个决策树组成的集成学习模型，通过从原始高光谱数据中有放回地随机抽样，构建多个决策树，并根据这些决策树的投票结果或平均预测值来进行分类或回归。随机森林能够有效地处理高维数据，减少过拟合现象，同时可以评估各个光谱波段对于目标变量的重要性。

应用场景：可用于高光谱数据的分类、回归以及特征选择等任务。在植被类型分类中，RF可以综合考虑植被在不同光谱波段的反射特征，准确地将不同种类的植被区分开来，并且能够通过变量重要性分析确定对植被分类最重要的光谱波段。