一种高光谱遥感图像特征提取方法的设计与应用分析

• 作者: 袁军民 王良民 冯艳顺
• 来源期刊: 经纬天地
• 关键词: 高光谱遥感图像 特征提取 几何均值特征空间 参数 精度 视觉效果
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 卫星遥感
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP751|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7563.2021.01.016

摘要

针对高光谱遥感图像特征提取在小样本数据时分类精度低这一问题,提出一种基于几何均值特征空间判断的高光谱特征提取方法(Gm-FSDA法),试验结果表明:Gm-FSDA法在平均分类精度、平均分类效力、总体分类精度以及Kappa指标四个分类参数中综合表现最佳,生产者精度和使用者精度分别可达61.73％和74.93％,试验提取得到的分类映射视觉效果最接近于真实地貌,表明该方法在小训练样本高光谱遥感图像特征提取分类中效果较好.