基于特征融合方法的高光谱图像分类综述
高光谱图像中包含丰富的光谱特征和空间特征,这对地表物质的分类至关重要.然而高光谱图像的空间分辨率相对较低,使得图像中存在大量的混合像素,这严重制约物质分类的精度.受到观测噪声、目标区域大小及端元易变性等因素的影响,使得高光谱图像的分类仍然面临诸多挑战.随着人工智能和信息处理技术的不断进步,高光谱图像分类已成为遥感领域的一个热点问题.首先对基于特征融合的高光谱图像分类文献进行系统综述,并对几种分类策略进行分析与比较,然后介绍高光谱图像分类的发展现状及面临的相应问题,最后提出一些可以提高分类性能的策略,从而为课题的技术研究提供指导和帮助.
图像处理、高光谱图像、分类、特征融合、特征提取
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TP75(遥感技术)
辽宁省教育厅项目;辽宁省教育厅科学研究项目;辽宁省教育厅辽宁省高等学校基本科研项目
2021-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
36-44
