發(fā)布時間：2017-10-16 08:05

  本文關鍵詞：基于圖像分割和LSSVM的高光譜圖像分類

  更多相關文章： 高光譜圖像分類 圖像分割 LSSVM 數(shù)據(jù)降維

【摘要】：提出一種基于圖像分割和LSSVM的高光譜圖像分類方法,將空譜信息結(jié)合起來進行高光譜圖像的分類。首先利用均值漂移算法對高光譜圖像進行分割,然后對每一塊分割區(qū)域數(shù)據(jù)進行降維并且對降維后的數(shù)據(jù)LSSVM分類,最后用最大投票方法融合分割圖和分類得到最終的分類結(jié)果。該文分類方法先對分割后的區(qū)域求出相似性矩陣并訓練新樣本集求出低秩系數(shù)矩陣,由相似性矩陣和低秩系數(shù)矩陣構(gòu)造特征值方程求解出降維矩陣,然后利用混合核LSSVM對降維后的數(shù)據(jù)進行分類。實驗結(jié)果表明,提出的基于圖像分割和LSSVM的高光譜圖像分類方法有效提高了高光譜圖像的分類精度。
【作者單位】： 重慶郵電大學通信與信息工程學院;西南大學地理科學學院;
【關鍵詞】： 高光譜圖像分類 圖像分割 LSSVM 數(shù)據(jù)降維
【基金】：重慶市博士后科研項目:高分辨率遙感影像核方法分類在地理國情普查中的應用研究(Rc201336)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言高光譜遙感圖像由于覆蓋波段多,光譜分辨率高,可以進行精細的地物分類,近年來被應用在礦物勘測、精細農(nóng)業(yè)、醫(yī)學檢驗等民用領域和軍事偵察、戰(zhàn)場地圖繪制等軍事應用領域。由于高光譜數(shù)據(jù)維數(shù)高,當樣本數(shù)量有限時,往往會出現(xiàn)分類精度隨特征維數(shù)的上升而下降的所謂Hughes現(xiàn)

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1 王U喺，

本文編號：1041543