基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类

• 作者: 夏玮 谭玉敏
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱遥感 波段指数 J-M距离 最佳波段组合 支持向量机分类
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 博士园地
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3629字
• 语种: 中文

摘要

针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的AVIRIS数据为例，分析各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择；并针对难区分地物类别，应用J-M距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分类。实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭玉敏	北京航空航天大学交通科学与工程学院	20	151	7.0	12.0
2	夏玮	北京航空航天大学交通科学与工程学院	1	20	1.0	1.0