面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类

• 作者: 吕道双 徐锐 林娜
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱遥感影像 面向对象 影像分割 Fisher字典学习 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 71-75,80
• 页数: 6页
• 分类号: TP79
• 字数: 2760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2018.04.012

摘要

稀疏表示用于高光谱遥感影像分类多是基于像素层次来处理的.文中提出一种面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类方法.首先从高光谱影像中提取4个波段组成标准的多波段影像,进行面向对象的影像分割;然后计算各对象在各波段上的光谱均值,并选取少量样本进行训练;最后利用基于Fisher字典学习的稀疏表示进行高光谱遥感影像的分类.实验结果表明,该方法可以利用较少的样本得到较好的分类效果,与基于像素层的稀疏分类相比较,分类精度与效率均有所提高,分类结果更接近真实地物,避免了零碎图斑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林娜	重庆交通大学土木工程学院	13	53	4.0	6.0
2	徐锐	重庆交通大学土木工程学院	5	8	2.0	2.0
3	吕道双	重庆交通大学土木工程学院	3	11	2.0	3.0