联合纹理和光谱特征的高光谱影像多核分类方法

摘要：

为充分利用高光谱影像“图谱合一”的特性,提出一种联合纹理和光谱特征的高光谱影像多核学习分类方法.该方法首先利用Gabor滤波器组提取影像的纹理特征,然后与原始光谱特征相结合形成新的特征数据,最后采用多核学习方法的MKSVM分类器进行分类.通过利用中科院上海技术物理研究所研制的PHI高光谱影像进行试验,试验结果表明该方法有效地消除了分类结果中同质区域内出现的“麻点”现象,同时提高了分类精度.

关键词：高光谱影像、纹理特征、光谱特征、多核、分类

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金41201477;江西省数字国土重点实验室开放基金DLLJ201403

在线出版日期：2014-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：38-42