研究目的
研究结合波段选择与加权空-谱特征融合的高光谱遥感影像地物分类方法。
研究成果
与其它类似分类器相比，所提出的方法能够获得更高的准确率和更低的误报率。
研究不足
摘要中未明确提及。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类中波段选择与加权空-谱方法的结合
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类中波段选择与加权空-谱方法的结合
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518117
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本文提出一种结合波段选择与加权空-谱特征融合的高光谱遥感影像地物分类新方法。每个像素的光谱信息通过全波段光谱曲线表征，空间信息则通过该像素邻域内视觉词袋模型表示。在提取空间特征前采用基于聚类的波段选择方法以降低计算复杂度，随后在支持向量机框架下学习光谱与空间特征权重，实现各类别两种基特征的平衡优化。在三种典型高光谱遥感影像上的分类结果表明，相比同类分类器，该方法能获得更高的分类精度和更低的虚警率。
作者：
Xiangjuan Li，Giorgos Mountrakis，ChuanYuan Zhao，Feng Zhang
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