综合纹理特征的高光谱遥感图像分类方法

摘要：

提出了一种基于Gabor滤波的高光谱遥感图像支持向量机(SVM)分类方法,通过将Gabor滤波器组产生的纹理特征引入SVM分类,不仅充分利用了SVM适于解决高维数据分类问题的优势,而且在分类过程中实现了空间结构信息和光谱信息的综合使用,有效利用了高光谱图像“图谱合一”的特性.采用中科院上海技术物理研究所研制的模块化成像光谱仪OMIS (operative modular imaging spectrometry)真实数据进行的实验,实验结果表明,该方法提高了分类效果,分类结果更具有空间连贯性,并且能有效地克服噪声的影响.

关键词：高光谱遥感图像、分类、支持向量机、纹理特征、Gabor滤波、主成分分析

所属期刊栏目：33

分类号：TN911.73

资助基金：武器装备预先研究基金项目9140A10020910KG0126

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1993-1996,2006