邻域谱概率协同表示的高光谱图像分类方法

• 作者: 马中玉 齐永锋
• 来源期刊: 激光技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 邻域谱 概率协同表示 分类
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 光通信与光信息技术
• 页码范围: 448-452
• 页数: 5页
• 分类号: TP75
• 字数: 3177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2019.04.003

摘要

为了提高高光谱遥感图像的分类精度,通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法,提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法.首先采用插值方法生成像元的邻域谱,然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类.用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验,并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较.结果表明,所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17％,其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法.该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐永锋	西北师范大学计算机科学与工程学院	31	188	8.0	12.0
2	马中玉	西北师范大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0