一种顾及空间和局部特征的高光谱遥感影像分类方法
摘要:
本发明提供一种顾及空间和局部特征的高光谱遥感影像分类方法,涉及高光谱图像处理与应用技术领域。该方法首先对输入的高光谱影像数据集进行波段划分和归一化处理;利用主成分分析提取高光谱影像的光谱特征,得到引导图像;通过引导图像对各个波段影像进行引导滤波处理,得到每个波段的输出图像;将各个波段输出图像进行叠加,得到提取的图像空间特征;利用局部Fisher判别分析实现图像空间特征低维嵌入;将低维嵌入特征划分为训练样本和测试样本分别输入到SVM分类器得到分类结果。本发明方法能够较好的描述地物的结构和边缘信息;在进行空间特征提取的同时顾及了像素间局部关系,提取出有效的空‑谱特征,提高了分类精度。
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