【知识点】
1. 高光谱遥感图像：高光谱遥感技术通过获取连续的光谱信息，能提供丰富的地物特征，适用于环境监测、灾害评估和资源调查等领域。在油膜厚度估算中，高光谱图像因其高分辨率和光谱特性，能更精确地分析油膜的存在和特性。
2. 波段选择：高光谱数据包含大量冗余信息，为了降低计算复杂度和提高处理效率，需要进行波段选择。这一步骤旨在选取最有代表性和区分性的波段，以减少数据维度，同时保持必要的信息。
3. 分层合并聚类算法：这是一种无监督学习的聚类方法，通过不断合并相似的样本或特征来构建层次结构。在油膜厚度估算中，该算法用于识别出对油膜厚度最具影响力的波段，从而优化后续处理。
4. AVIRIS传感器：AVIRIS（Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer）是一种航空遥感仪器，能获取近红外到可见光范围内的高光谱图像，广泛用于环境科学和地球观测。
5. 波段选择方法对比：文章提到了多种波段选择算法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、平均距离法和最小方差法。其中，最长距离法在实验中表现最佳，具有最高的分类精度和最快的运行时间。
6. 油膜厚度估算：油膜厚度的准确估算对于海洋污染监测和环境保护至关重要。通过高光谱图像和特定波段选择，可以识别油膜并评估其厚度，进一步推算溢油量。
7. 分类精度与运行时间：实验结果显示，最长距离法在选择25个波段时，运行时间44分钟54秒，分类精度达到87.0636%，在所有比较方法中是最优的。
8. 实验室遥感设备：除了AVIRIS传感器，还涉及了红外热像仪、多光谱相机和紫外相机，这些设备获取的5波段多光谱图像也被用于验证和测试模型。
9. 波谱角填图分类方法：这是一种用于图像分类的技术，通过比较不同像素的光谱特性角度差异来进行分类。在油膜厚度估算中，此方法可以进一步细化油膜的识别和厚度分类。
10. 应用前景：分层合并聚类算法在高光谱图像处理中展现出良好的性能，尤其是在降低计算复杂度和保持识别精度方面，这使得它在高光谱图像分析中具有广阔的潜在应用。
总结：本文研究了在高光谱溢油图像处理中，如何通过分层合并聚类算法进行波段选择，以有效估算油膜厚度。实验比较了多种波段选择方法，发现最长距离法在分类精度和运行时间上表现最优。同时，这一方法也适用于实验室获取的多光谱图像，为油膜厚度的识别和溢油量的估算提供了科学依据。
