基于类半径不确定性度量的遥感影像分类

摘要：

遥感影像分类是遥感技术应用中的一个重要研究方向，而类准则是分类算法设计过程中的关键问题之一。现有高光谱分类方法很少考虑光谱的不确定性，而地物光谱在获取过程中，由于环境的复杂性，“同物异谱”“同谱异物”现象时有发生，为此该文旨在将光谱特征不确定性分析用于高光谱影像的分类算法中。其主要思想是首先利用类半径进行定量描述光谱的不确定性；然后，通过特征加权的方式将光谱不确定性引入到特征相似性的度量中，并提出一种基于类半径不确定性度量的影像分类方法；最后通过高光谱影像进行分类实验，验证了本文所提算法的有效性。

关键词：高光谱、遥感影像分类、不确定性分析、最小欧氏距离、类半径

分类号：TP7;P20

资助基金：地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金201110；湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划资助T201431。

在线出版日期：2015-07-06（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：111-115