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:光谱相似性测度用来衡量像元光谱的相似程度,是高光谱影像光谱匹配分类的重要工具之一,一般通过设置阈值判断像元光谱和参考光谱是否相似来进行分类。在此基础上,本文提出了一种多特征转换的高光谱影像自适应分类方法,实现了各种光谱相似性特征和分类器相结合的一种自适应分类。实验结果表明,本文提出的方法相比于传统的SVM方法,分类的总体精度更高,还可以避免部分传统光谱匹配分类方法中需要专家经验确定分类阈值的复杂过程。 相似文献
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光谱匹配分类方法以光谱相似性测度为分类准则,一种相似性测度只对应于光谱曲线的一种特征,用于光谱匹配分类效果并不好;组合不同类型的相似性测度能够有效改善分类效果,但光谱匹配分类往往忽略了相邻像元间的相关性。为了更好地利用空间信息,提高光谱匹配分类精度,首先组合欧氏距离测度和相关系数测度,得到欧氏距离-相关系数测度;其次通过加入空间乘子,得到结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度,从而在光谱匹配分类中增加了空间信息约束。采用两组高光谱影像进行实验验证,结果表明,相比于单一相似性测度及组合相似性测度,结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度用于光谱匹配分类能够有效改善分类精度。 相似文献
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高光谱影像纹理特征编码分形特征研究 总被引：3，自引：1，他引：2
提出了一种基于分形测度分析高光谱影像纹理的技术.根据高光谱影像纹理单元中相邻光谱矢量的相关关系构造方向性纹理特征,得到了一组纹理特征编码值,从纹理特征编码值本身、相同地物纹理特征编码自相似性和使用不同尺度测量纹理特征编码值构成的曲线所表现出来的幂指数关系三个方面,说明高光谱影像纹理特征编码曲线具有分形特征.设计了纹理特征编码曲线构建模型,采用纹理编码曲线的分形维值表征不同的纹理特征,达到区分和判别不同纹理的目的.试验表明,该方法对提取地物纹理特性具有可行性. 相似文献
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提出了一种光谱相似性测度用于高光谱图像分类方法。通过将光谱向量进行归一化处理,将计算得到的欧氏距离与光谱角余弦的值域归化到相同区间,得到光谱角余弦与欧氏距离联合测度值(SAC-NED)。在对图像像元进行分类时,以距离加权的方式将邻域像元参与中心像元SAC-NED值的计算,将像元分到SAC-NED值最大的类别。通过与其他5种常用相似性测度方法的实验结果对比表明:该算法能够提升高光谱图像分类的准确性和稳定性。 相似文献
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讨论了信息熵和均匀光谱间隔(USS)两种无监督高光谱影像波段选择方法,分析比较了基于K均值聚类的欧氏距离、相关系数以及光谱角3种相似性度量。实验表明,利用USS对高光谱影像降维,采用将欧氏距离作为相似性度量的K均值聚类方法进行影像分类,所得到的分类结果精度较高,计算时间较短。 相似文献
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从高光谱遥感影像提取植被信息 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感可以快速有效地监测大面积植被的种类、特性、长势等各类信息。高光谱遥感数据因其特有的高光谱分辨率特性使其在植被生态环境领域具有极大的应用潜力。植被信息作为生态环境评价的重要参数对区域生态环境的监测和建设具有重要的意义。本文基于云南省鹤庆县北衙的高光谱遥感数据用SAM方法对植被信息进行了提取,参考光谱使用ASD光谱辐射仪采集的植被光谱曲线。文中对高光谱遥感影像的辐射定标和大气校正进行了研究,针对影响光谱辐射仪采集的主要因素采取了相应的措施,并对光谱曲线分类及参考光谱曲线的选取进行了研究。将选取出的参考光谱曲线与大气校正后的遥感影像进行SAM匹配提取出植被信息,经过与实地调查资料比较并计算总体精度和kappa系数,计算结果达到预期精度。最后将分类结果转换为矢量图,经过投影转换为大地坐标后制作出北衙植被分布图。 相似文献