基于多特征融合的高光谱遥感图像分类研究

扫码查看

原文链接

NETL

中文摘要：遥感图像分类的应用在遥感图像研究中具有重要意义.为了提高高光谱遥感图像分类精度,本文提出了基于多特征融合的高光谱遥感分类方法.该方法将图像的空间特征和光谱特征归一融合,然后使用AdaBoost分类器集成算法对特征进行分类.首先,该方法使用主成分分析对高光谱数据降维,并提取图像的纹理特征和直方图特征,然后将三种特征归一化:最后使用AdaBoost集成分类方法对高光谱遥感数据分类.实验结果表明,相比于单个特征分类,该方法可取得较高的分类精度.

作者：

Rui Bai、白瑞、Wenxing Bao、保文星

展开 >

作者单位：

北方民族大学,宁夏银川750021

关键词：

高光谱遥感图像分类空间特征光谱特征信息融合

主办单位：

中国仪器仪表学会

中国系统仿真学会

会议名称：

全国第27届计算机技术与应用（CACIS）学术会议

会议时间：

2016-08-12

会议地点：

银川

会议母体文献：

全国第27届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集

页码：

266-275

出版时间：

2016