基于谱域-空域组合核函数的高光谱图像分类技术研究

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针对传统高光谱图像分类算法多利用目标的光谱信息,不重视空间信息的问题,本文提出了一种综合利用谱域-空域信息的最小二乘支持向量机分类算法。首先利用主成分分析进行特征提取,然后在保留的主分量图像上用数学形态学得到目标的空域信息。并结合光谱域特征,探讨了各种组合策略,构造组合核函数。通过在分类器中引入空域信息,提高了分类准确率。而且采用了最小二乘支持向量机,将标准向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题。利用了其训练速度快、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行
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