一种结合波段分组特征和形态学特征的高光谱图像分类方法

摘要：

如何准确识别图像中的类别信息,是计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题.遥感卫星图像数据,尤其是高光谱等遥感图像数据的出现,将空间信息与光谱信息集成于同一数据集中,丰富了图像信息来源.如何准确地识别高光谱图像中的地物类别,已经成为了图像处理和模式识别领域的热点问题.面向高光谱图像数据提出了一种基于波段分组特征和形态学特征的高光谱图像分类方法,结合空间和光谱特征提高分类精度.通过真实的高光谱数据实验证明:利用波段分组可以有效地保持光谱特征,降低数据冗余;在波段分组基础上结合形态学特征进行分类,比传统分类方法的分类精度明显提高.

关键词：分类、高光谱图像、特征选择、形态学、支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61102128;国家自然科学基金重点项目41061130553;国家重点基础研究发展计划2012CB719905,2011CB707105

在线出版日期：2015-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：275-279