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基于地物信息的高光谱遥感图像分类方法
被引量：
5
1
作者
闫钧华
苏恺
+3 位作者
苏荣华
张寅
王吉远
谷安鑫
《宇航计测技术》
CSCD
2021年第4期38-44,共7页
利用主成分分析法滤除n维高光谱遥感图像中的大部分冗余信息,得到尽可能保留光谱信息的m维高光谱遥感图像,融合其地物空间分布信息,将m维高光谱遥感图像中的每一个像素点构建为一个2维谱-空信息向量。再利用主成分分析法法对m维高光谱...
利用主成分分析法滤除n维高光谱遥感图像中的大部分冗余信息,得到尽可能保留光谱信息的m维高光谱遥感图像,融合其地物空间分布信息,将m维高光谱遥感图像中的每一个像素点构建为一个2维谱-空信息向量。再利用主成分分析法法对m维高光谱遥感图像进行降维,得到q维融合地物空间分布信息与光谱信息的结果图。通过高斯混合模型预测聚类中心,基于改进的迭代自组织数据分析算法ISODATA(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm)对高光谱遥感图像进行聚类,得到最终的分类结果。实验结果表明本方法的地物分类精度优于K⁃means、ISODATA和SVM方法,总体分类精度提升10.14%-13.99%,kappa系数提升3.2%-12.85%。
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关键词
高光谱遥感图像
地物分类
地物空间分布信息
主成分分析法
聚类
下载PDF
职称材料
题名
基于地物信息的高光谱遥感图像分类方法
被引量：
5
1
作者
闫钧华
苏恺
苏荣华
张寅
王吉远
谷安鑫
机构
南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室
南京航空航天大学航天学院
军事科学院国防工程研究院
出处
《宇航计测技术》
CSCD
2021年第4期38-44,共7页
基金
国家自然科学基金资助(61705104)
中央高校基本科研业务费资助(NJ2020021)
江苏省自然科学基金资助(BK20170804)。
文摘
利用主成分分析法滤除n维高光谱遥感图像中的大部分冗余信息,得到尽可能保留光谱信息的m维高光谱遥感图像,融合其地物空间分布信息,将m维高光谱遥感图像中的每一个像素点构建为一个2维谱-空信息向量。再利用主成分分析法法对m维高光谱遥感图像进行降维,得到q维融合地物空间分布信息与光谱信息的结果图。通过高斯混合模型预测聚类中心,基于改进的迭代自组织数据分析算法ISODATA(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm)对高光谱遥感图像进行聚类,得到最终的分类结果。实验结果表明本方法的地物分类精度优于K⁃means、ISODATA和SVM方法,总体分类精度提升10.14%-13.99%,kappa系数提升3.2%-12.85%。
关键词
高光谱遥感图像
地物分类
地物空间分布信息
主成分分析法
聚类
Keywords
Hyperspectral
remote
sensing
images
Classification
of
features
spatial
distribution
information
of
features
Principal
component
analysis
Clustering
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于地物信息的高光谱遥感图像分类方法
闫钧华
苏恺
苏荣华
张寅
王吉远
谷安鑫
《宇航计测技术》
CSCD
2021
5
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职称材料
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参考文献
引证文献
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