谐波分析光谱角制图高光谱影像分类
目的 针对光谱角制图(SAM)分类算法对高光谱像元光谱曲线的局部特征和其辐射强度不敏感,而且易受噪声和维数灾难影响,致使分类效率低和精度较差等缺陷,将谐波分析(HA)技术引入到SAM高光谱影像分类中,提出一种基于谐波分析的光谱角制图(HA-SAM)高光谱影像分类算法.方法 利用HA技术将高光谱影像从光谱维变换到能量谱特征维空间,并提取低次谐波分量及特征系数(谐波余项、相位和振幅),用特征系数组成的向量代替光谱向量,对高光谱影像进行SAM分类.结果 将SAM和HA-SAM同时应用于EO-1卫星的Hyperion高光谱影像分类,通过对比和分析,验证了HA-SAM的优越性,再选择AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)高光谱影像对HA-SAM进行验证,结果表明该算法具有较强的普适性.结论 HA-SAM提高了传统SAM高光谱影像分类的效率和精度,而且适用性较强具有良好的应用前景.
高光谱遥感、高光谱影像分类、光谱角制图、谐波分析、能量谱
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TP7;P28
国家自然科学基金项目41271436
2015-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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836-844