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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：51-1125/TN
国际刊号：1001-3806
发布日期:
作者：齐永锋, 马中玉
关键词：遥感, 邻域谱, 概率协同表示, 分类
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。
来源：2019年第4期
《激光技术》期刊编辑部
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