针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点,在综合各种数据降维方法的基础
上,提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的 AVIRIS 数据为例,分析
各波段信息量和相邻波段的相关性,利用子空间划分、分段波段指数选择法,进行特征波段的选择; 并针对难区
分地物类别,应用 J - M 距离模型对其可分性进行判别,获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分
类。实验结果表明,采用最佳波段组合方法,可以有效地提高高光谱的分类精度。
2019-12-21 20:06:47
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分类算法
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