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基于局部二值模式和KNN分类器的遥感高光谱图像分类方法

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本发明涉及基于局部二值模式和KNN分类器的遥感高光谱图像分类方法，与现有技术相比解决了难以进行遥感高光谱图像分类的缺陷。本发明包括以下步骤：训练数据的获取；光谱特征向量的提取；空间特征向量的提取；颜色特征向量的提取；多特征向量的堆叠；KNN分类器的构建和训练；待分类遥感高光谱图像的获取；待分类遥感高光谱图像的预处理；遥感高光谱图像分类结果的获得。本发明通过光谱、空间、颜色特征相联合，增强了同类像元的相似性，同时增大了不同像元的相异性，与部分提出的分类方法相比，总体分类精度、平均分类精度、Kappa系数均有不同程度的提高。

著录项

公开/公告号CN111881953A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-03

原文格式PDF
申请/专利权人安徽大学;
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申请/专利号CN202010672339.1
发明设计人赵晋陵;胡磊;黄林生;梁栋;徐超;黄文江;翁士状;张东彦;郑玲;
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申请日2020-07-14
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);
代理机构34131 合肥国和专利代理事务所(普通合伙);
代理人张祥骞
地址 230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号
入库时间 2023-06-19 08:47:24

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-04-22

授权

发明专利权授予

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