10.3969/j.issn.1672-5867.2014.04.006
基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类
针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点,在综合各种数据降维方法的基础上,提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的AVIRIS数据为例,分析各波段信息量和相邻波段的相关性,利用子空间划分、分段波段指数选择法,进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别,应用J-M距离模型对其可分性进行判别,获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分类。实验结果表明,采用最佳波段组合方法,可以有效地提高高光谱的分类精度。
高光谱遥感、波段指数、J-M距离、最佳波段组合、支持向量机分类
P237(摄影测量学与测绘遥感)
2014-06-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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