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多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类

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针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法.该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度.在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%.

高分辨率遥感影像;光谱特征;纹理特征;流形学习

P237(摄影测量学与测绘遥感)

广西自然科学基金;广西高校中青年教师基础能力提升项目

2021-10-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

37-42

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11-2246/P

2021,(9)

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