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顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法
1
作者
沈宇臻
官云兰
+2 位作者
杨禄
刘承承
严小芳
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第6期24-28,共5页
稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取...
稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.
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关键词
高光谱影像
特征融合
加权均值滤波
EMAPs
稀疏多项式逻辑回归
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职称材料
题名
顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法
1
作者
沈宇臻
官云兰
杨禄
刘承承
严小芳
机构
广州城市规划技术开发服务部
东华理工大学测绘工程学院
桂林理工大学测绘地理信息学院
成都理工大学地球科学学院
兴宁市国土资源局
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第6期24-28,共5页
基金
国家自然科学基金(41401437)
文摘
稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.
关键词
高光谱影像
特征融合
加权均值滤波
EMAPs
稀疏多项式逻辑回归
Keywords
hyperspectra
l
image
feature
fusion
weighted
mean
fi
l
ter
extende
(
l
nmhi
-
attribute
profiles
spiirse
mu
l
tinomia
l
l
ogistic
regression
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法
沈宇臻
官云兰
杨禄
刘承承
严小芳
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019
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