基于提升算法的超谱遥感图像融合分类研究

• 作者: 刘春红 赵春晖
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超谱图像 提升算法 图像融合 图像分类
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 页码范围: 794-798
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2004.06.024

摘要

超谱遥感技术的发展对遥感图像处理算法提出了新的挑战,超谱遥感图像所特有的高光谱维数,使适用于多光谱图像的算法不适合直接用于超谱图像.利用数据融合技术可以将超谱图像从高维降到低维,因而有利于图像的分析和处理.提升算法是构造第2代小波的关键技术,该文研究了其用于超谱遥感图像融合分类的可行性,利用提升算法将第1代小波改造成第2代小波,并对标准的AVIRIS超谱遥感图像实现图像融合,在融合的同时,提取图像的光谱特征用于分类, 在相同的实验标准下在像素层和特征层上分别对图像进行了第2代小波融合分类,并用分类精度对实验结果进行了客观的评价.实验结果表明,以提升算法构造的特征层小波融合分类比像素层分类精度提高了7.78%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0
2	刘春红	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	13	320	7.0	13.0