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    鄰域譜概率協同表示的高光譜圖像分類方法

    齊永鋒; 馬中玉 西北師范大學計算機科學與工程學院; 蘭州730070
    • 遙感
    • 鄰域譜
    • 概率協同表示
    • 分類

    摘要:為了提高高光譜遙感圖像的分類精度,通過結合像元鄰域譜與概率協同表示方法,提出了一種基于空間信息與光譜信息的分類方法.首先采用插值方法生成像元的鄰域譜,然后用概率協同表示方法將待測樣本進行分類.用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光譜遙感數據庫上進行分類實驗,并和主成分分析、支持向量機、稀疏表示分類器和協同表示分類器方法進行了比較.結果表明,所提出的方法在AVIRIS Indian Pines數據庫上識別精度比主成分分析法高約17%,其識別精度和kappa系數都優于另外4種方法.該方法是一種較好的高光譜遙感圖像分類方法.

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