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  • 简介:摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中特定应用问题,光谱特征和空间特征是植被分类中常用两类特征,比较这两类特征性能,对实际植被分类应用中选择合适特征类型或两者有效结合具有指导意义。用主成分分析( PCA)提取光谱特征时,常选择前几个主成分( PCs)作为光谱特征,虽然它们包含较大信息量但并不能保证较高类别可分性和分类正确率,针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法,对高光谱影像在 PCA基础上用改进基于分散矩阵特征选择方法选出具有较高类别可分性 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像,从分类精度角度,首先比较了所提出混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析( ICA)及线性判别分析( LDA) 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中性能。试验结果表明所提出混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高总体分类正确率,分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比,本研究提出混合特征提取方法总体分类正确率,在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出混合特征提取方法在高光谱植被分类中有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能比较中,总体上空间特征获得分类正确率比光谱特征高,特别是 Gabor特征,在两个数据集上均获得了最高总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合,进一步提高植被分类正确率提供了参考。

  • 标签: 高光谱影像 植被分类 光谱特征 空间特征 混合特征提取方法 分散矩阵 主成分分析