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基于地物信息的高光谱遥感图像分类方法

         

摘要

利用主成分分析法滤除n维高光谱遥感图像中的大部分冗余信息,得到尽可能保留光谱信息的m维高光谱遥感图像,融合其地物空间分布信息,将m维高光谱遥感图像中的每一个像素点构建为一个2维谱-空信息向量.再利用主成分分析法法对m维高光谱遥感图像进行降维,得到q维融合地物空间分布信息与光谱信息的结果图.通过高斯混合模型预测聚类中心,基于改进的迭代自组织数据分析算法ISODATA(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm)对高光谱遥感图像进行聚类,得到最终的分类结果.实验结果表明本方法的地物分类精度优于K-means、ISODATA和SVM方法,总体分类精度提升10.14%-13.99%,kappa系数提升3.2%-12.85%.

著录项

  • 来源
    《宇航计测技术》 |2021年第4期|38-44|共7页
  • 作者单位

    南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室 江苏 南京211106;

    南京航空航天大学航天学院 江苏 南京211106;

    南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室 江苏 南京211106;

    南京航空航天大学航天学院 江苏 南京211106;

    军事科学院国防工程研究院 北京100850;

    南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室 江苏 南京211106;

    南京航空航天大学航天学院 江苏 南京211106;

    军事科学院国防工程研究院 北京100850;

    军事科学院国防工程研究院 北京100850;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 图像处理方法;
  • 关键词

    高光谱遥感图像; 地物分类; 地物空间分布信息; 主成分分析法; 聚类;

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