基于谱聚类和稀疏表示的高光谱图像分类算法

• 作者: 张蓓 李佳逊 梁苗苗 董安国
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 高光谱遥感图像 遥感图像分类 联合稀疏表示 谱聚类
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器
• 页码范围: 356-363
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS201737.0828005

摘要

为了增强高光谱遥感图像的分类效果,提出基于谱聚类和稀疏表示的两级分类算法.利用谱聚类将待分类的像元及其邻域内所有的像元分成两类,利用联合稀疏表示模型确定按规则选取的其中一类的具体类别,并以该类别作为像元的类.该算法充分利用高光谱图像的光谱及空间信息,两级分类过程均考虑了噪声及区域边界对分类效果的影响.进一步利用空间信息对分类算法进行修正,即关联邻近像元的类别,平滑分类结果.数值实验表明,该算法的分类精度高、稳定性好、抗噪性强.