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题名融合空间信息的高光谱影像稀疏表达分类
被引量：1
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作者
王瑞瑞
刘冰
程玉书
齐香玲
耿丽艳
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机构
河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院
河南省天空地遥感智能监测工程技术研究中心
河南省自然资源天空地遥感智能监测研究科技创新中心
信息工程大学
河南省地质矿产勘查开发局第一地质勘查院
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2022年第4期94-98,共5页
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基金
河南省自然科学基金项目(222300420387)。
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文摘
针对高光谱影像空谱信息利用问题,设计了一种融合空间信息的稀疏表达分类方法,以提高高光谱影像的分类精度。首先,在特征提取阶段引入空间信息,采用形态学滤波的方法提取高光谱影像的形态学属性剖面特征;然后,采用训练样本构成的字典对提取到的空间特征进行稀疏编码,在编码过程中进一步引入空间邻域信息来提高稀疏编码效果;最后,根据测试样本的稀疏编码向量计算其相对于每个类别的重构误差,并将该样本划分到重构误差最小的类别中完成分类。为了验证该方法的有效性,在Pavia大学和Indian pines 2组高光谱数据集上进行分类实验。实验结果表明,该方法充分利用了高光谱影像的空间邻域信息,能够有效提高高光谱影像的分类精度。
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关键词
空间信息
形态学滤波
稀疏表达
高光谱影像
影像分类
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Keywords
spatial information
morphological filtering
sparse representation
hyperspectral image
image classification
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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