基于K-均值聚类的高光谱影像光谱-空间特征分类

• 作者: 焦平 高广杰
• 来源期刊: 大科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱影像分类 支持向量机 K-均值聚类
• 年，卷（期）: 2017,（31）
• 所属期刊栏目: 地质·勘察·测绘
• 页码范围: 211-212
• 页数: 2页
• 分类号: P237
• 字数: 1910字
• 语种: 中文

摘要

本文提出一种基于K-均值聚类的高光谱影像光谱-空间特征分类方法,以充分利用高光谱影像的空间信息提高影像分类精度.首先,利用支持向量机对高光谱影像进行分类,获得影像的初始分类结果;然后,对高光谱影像进行K-均值聚类,并对聚类结果进行区域连通,以获取影像的空间信息;最后,通过投票的方法确定每个连通区域的类别标签.本次试验选取Pavia大学高光谱影像数据,试验结果表明本文提出的基于K-均值聚类的光谱-空间特征分类方法能够有效提高高光谱影像的分类精度.