本文關鍵詞：高光譜遙感影像分類研究進展，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著模式識別、機器學習、遙感技術(shù)等相關學科領域的發(fā)展,高光譜遙感影像分類研究取得快速進展。本文系統(tǒng)總結(jié)和評述了當前高光譜遙感影像分類的相關研究進展,在總結(jié)分類策略的基礎上,重點從以核方法為代表的新型分類器設計、特征挖掘、空間-光譜分類、基于主動學習和半監(jiān)督學習的分類、基于稀疏表達的分類、多分類器集成六個方面對高光譜影像像素級分類最新研究進行了綜述。針對今后的研究方向,指出高光譜遙感影像分類一方面要適應大數(shù)據(jù)、智能化高光譜對地觀測的發(fā)展前沿,繼續(xù)引入機器學習領域的新理論、新方法,綜合利用多源遙感數(shù)據(jù)、多維特征空間互補的優(yōu)勢,提高分類精度、分類器泛化能力和自動化程度;另一方面要關注高光譜遙感應用的需求,突出高光譜遙感記錄精細光譜特征的優(yōu)勢,針對應用需求發(fā)展有效的分類方法。
【作者單位】： 南京大學衛(wèi)星測繪技術(shù)與應用國家測繪地理信息局重點實驗室;南京大學江蘇省地理信息技術(shù)重點實驗室;中國礦業(yè)大學資源環(huán)境信息工程江蘇省重點實驗室;河海大學地球科學與工程學院;
【關鍵詞】： 高光譜遙感 分類 支持向量機 特征挖掘 多分類器集成
【基金】：國家自然科學基金項目(編號:41471275) 江蘇省杰出青年基金項目(編號:BK2012018)~~
【分類號】：TP751
【正文快照】： 引用格式:杜培軍,夏俊士,薛朝輝,譚琨,蘇紅軍,鮑蕊.2016.高光譜遙感影像分類研究進展.遙感學報,20(2):236 256Du P J,Xia J S,Xue Z H,Tan K,Su H J and Bao R.2016.Review of hyperspectral remote sensing imageclassification.Journal of Remote Sensing,20(2):236 256[D

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