基于形态学梯度的高光谱图像分类研究

• 作者: 史文中 苗则朗
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 形态学梯度 空间相关性 高光谱遥感 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 13-15,21
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

基于传统的SVM理论，首先获取像素的形态学梯度信息，考虑周围邻域的影响，对原始的梯度进行中值滤波，然后基于滤波后的梯度进行SVM分类。分类结果表明，基于空间相关性的、梯度的SVM分类精度高于基于像素灰度值的SVM分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史文中	香港理工大学土地测量与资讯学系	88	3874	35.0	61.0
2	苗则朗		1	0	0.0	0.0