【摘 要】
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随着高光谱遥感处理技术的深入发展,高光谱图像分类在近年来已经越来越成为一个研究热点。高光谱图像分类技术面临着如超高的光谱分辨率、有限的训练样本及图像噪声等诸多挑战,本文基于现有的空间光谱核分类方法,充分利用高光谱图像中地物分布的特点及高光谱数据特征间的相关性,在小样本条件下,进一步提高了高光谱图像分类准确率及分类效率。本文主要研究内容有以下几个方面:(1)提出两种基于自适应邻域的空谱核高光谱图像分
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随着高光谱遥感处理技术的深入发展,高光谱图像分类在近年来已经越来越成为一个研究热点。高光谱图像分类技术面临着如超高的光谱分辨率、有限的训练样本及图像噪声等诸多挑战,本文基于现有的空间光谱核分类方法,充分利用高光谱图像中地物分布的特点及高光谱数据特征间的相关性,在小样本条件下,进一步提高了高光谱图像分类准确率及分类效率。本文主要研究内容有以下几个方面:(1)提出两种基于自适应邻域的空谱核高光谱图像分类方法,一种是基于边缘修正的超像素空间光谱核,通过方形窗口来对超像素边缘处像素的同质区域进行约束,达到了较好的分类效果;另一种是低秩特征诱导的空间光谱核,此方法通过假设相邻的像素更有可能是同一类地物,而同一的地物应当具有相似的光谱特征,即存在一种潜在的低秩性条件来筛选出这些同类像素来得到同质区域,进而构造出低秩特征诱导的空间光谱核。(2)提出一种组合核与空间光谱核的统一形式。组合核与空间光谱核可看做分别在原始(欧氏)空间与特征(流形)空间提取空谱信息,而流形与欧氏空间在局部是相似的,依据这一假设,本文提出一种一般化的空间光谱核。本文采取超像素作为这一局部区域,最后与多尺度超像素策略结合,提出了一种多尺度的基于邻近超像素的空谱核分类方法。此方法在没有增加额外参数的情况下进一步提高分类精度,并且达到了极高的分类效率。在真实高光谱数据集上的分类结果验证了本文方法的有效性。
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