加权空-谱与最近邻分类器相结合的高光谱图像分类

发布时间：2017-10-07 05:01

  本文关键词：加权空-谱与最近邻分类器相结合的高光谱图像分类

  更多相关文章： 高光谱图像 图像分类 空间近邻 加权空-谱距离 最近邻分类器

【摘要】：提出了一种基于加权空-谱距离(WSSD)的相似性度量方法 ,并将其应用到最近邻分类器(KNN)中,导出了一种新的高光谱图像分类算法。该算法利用高光谱图像的物理特性,通过引入空间窗口和光谱因子这两个参数来挖掘出图像中的空间信息与光谱信息,利用空间近邻点对中心像元进行重构。在最大限度减少图像冗余信息的基础上,增大了同类像元间的相似性以及异类像元间的差异性,获得了更为有效的鉴别特征,从而更好地实现了数据间的相似性度量。基于Indian Pines和PaviaU高光谱数据集进行了实验,结果表明:将提出的WSSD-KNN算法应用于高光谱图像分类时,其分类精度高于其他算法,总体分类精度分别达到了91.72%和96.56%。由于算法较好地融合了图像中的空间-光谱信息,提取出了更为有效的鉴别特征,故不仅有效地改善了高光谱数据的地物分类精度,而且可在训练样本较少时,保持较高的识别率。
【作者单位】： 重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室;
【关键词】： 高光谱图像 图像分类 空间近邻 加权空-谱距离 最近邻分类器
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.41371338;No.61101168) 重庆市基础与前沿研究计划资助项目(No.cstc2013jcyjA4005) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.106112013CDJZR125501;No.1061120131204)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言高光谱遥感是现代遥感领域中最具前景的应用技术之一,被广泛用于资源探索、环境监测和精准农业等诸多领域[1-3]。高光谱图像最主要的特点是图谱合一[4],在获取地面图像空间信息的同时,得到每个地物的连续光谱信息,为地物的精细识别与分类带来了新的机遇[5]。由于高光谱数

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本文编号：987016