2015，51（15）
1 引言
高光谱遥感成像技术可以同时准确获取高分辨率
的地球表面空间、辐射和光谱三重信息，因而被广泛应
用于军事、农业、气象、地质、环境等领域。高光谱图像
应用的核心问题是根据地物电磁辐射强弱在遥感图像
上表现的特征，判读识别地面物体的类属及其分布特
征。在整个过程中，无论是专业信息提取，运动变化预
测，还是专题地图制作和遥感数据库的建立等都离不开
分类
[1-4]
。
由于高光谱图像是多种信息综合特性的载体，如何
提高高光谱图像的分类精度，一直是一个重要的研究方
向。随着硬件设备的发展，光谱分辨率逐步提高，带动
着对地物类别鉴别能力的整体提升，但是针对不同地物
类别的分类，对光谱分辨率的要求是不一致的，因此如
何达到区分的效果也需要进一步研究
[5]
。二叉划分树
（Binary Part ition Trees）作为高光谱图像分类的一种有
效表达方式，可以通过逐层逻辑判别的方式将人的知识
及判别思维能力与图像处理进行有效结合
[6-9]
。近年来，
受到了学者们的青睐，提出了许多算法，如 PBT-TSVM
[10]
，
BTSV Ms
[11]
等。这些算法虽然在分类效果上有所提高，
但都容易受到类内差异和类间差异变化的影响，且没有
充分考虑高光谱图像中波段间的空间关联性，本文依据
高光谱图像特点引进区域模型作为纽带，在二叉划分树
的基础上提出一种利用多维尺度分析进行关联测量的
基于二叉划分树的多维尺度分析图像分类算法
焦斌亮
1，2
，范成龙
1，2
，王朝晖
1，2
JIA O Bin liang
1，2
, FAN Chenglong
1，2
, WANG Zhaohui
1，2
1.燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004
2.河北省特种光纤与光纤传感重点实验室，河北 秦皇岛 066004
1.College of Information Science and Engineering, Yanshan Universi ty, Qinhuangdao, Hebei 06 6004, China
2.The Key Laboratory for Special Fib er and Fiber Sensor of Hebei Province, Q inhuangdao, Hebei 066004, China
JIAO Binli ang, FAN Chenglong, WANG Zhaohui.Multi dimensional scaling used for image classification based on
binary partition trees. Comp uter Engineering and Applications, 201 5, 51（15）：179-182.
Abstract: A merging criterion used multidimensional scaling on the basis of binary par tition trees algorithm has been pro-
posed. It builds regional models after an analysis on hyperspectral ima ge, uses mul tidimensional scaling on the similari-
ties of each regio nal model, reduces dimensions by removing redundant informatio n, determine s relevance by associatio n
measure on ob tained data, and forms a BPT tree structure t hrough regional merging. The pruning function is used to prune
this tree structure on classification step. And the experimental conclusi on demonstrates that it obtains a better effect for
hyperspectral image classification.
Key word s: hyperspectral image classification; regional model; binary partition trees; multidimensional sc aling; associa-
tion me asure
摘 要：在二叉划分树的基础上提出一种应用多维尺度分析的合并准则。该算法对高光谱图像分析后建立区域模
型，利用多维尺度分析各个区域模型的相似性，移除冗余信息对局部降维，对所得数据关联测量确定其关联性后，进
行区域合并，形成二叉划分树的树形结构，利用修剪函数对所得二叉划分树进行修剪，完成分类。实验结果表明，该
算法应用于高光谱图像分类具有较好的分类效果。
关键词：高光谱图像分类；区域模型；二叉划分树；多维尺度分析；关联测量
文献标志码：A 中图分类号：TP751.1 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0129
作者简介：焦斌亮（1964—），男，博士，教授，研究领域为遥感技术及数字图像处理；范成龙（1988—），男，硕士研究生，研究领域为
遥感技术及数字图像处理；王朝晖（1968—），女，副教授，研究领域为信息处理。E-mail：icewcdc0011@163.com
收稿日期：2013-08-12 修回日期：2013-12-18 文章编号：1002-8331（2015）15-0179-04
CNKI网络优先出版：2014-01 -15, http://www.cnki. net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0129.html
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