高光谱图像分类方法综述

• 作者: 张建伟 陈允杰
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱图像 自适应邻域 预处理分类 后处理分类 空谱联合分类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 89-100
• 页数: 12页
• 分类号: P227
• 字数: 7957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2020.01.011

摘要

在过去数十年中,高光谱图像的研究与应用已经完成了从无到有、从差到优的跨越式发展.在对其研究的众多方面中,高光谱图像分类已经成为了一个最热的研究主题.研究表明空间光谱联合的分类方法可以取得比仅依赖光谱信息的逐像素分类方法更好的分类效果.本文将对众多的空间光谱联合分类方法进行归类和分析.首先介绍高光谱图像中相邻像素间的两类空间依赖性关系,因而可将现有的空谱联合分类方法分为依赖固定邻域和自适应邻域两类;此外,还可以依据是否同时利用两类依赖关系将现有方法进一步分为单依赖和双依赖两类.另外,还可以依据空谱信息融合的不同阶段将现有的分类方法划分为预处理方法、一体化方法及后处理方法三类.最后展示几种具有代表性的空间光谱联合分类方法在真实高光谱数据集上的分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建伟	南京信息工程大学数学与统计学院	86	725	15.0	21.0
2	陈允杰	南京信息工程大学数学与统计学院	56	430	12.0	16.0