【摘 要】
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提出了一种基于加权空-谱距离（WSSD）的相似性度量方法 ,并将其应用到最近邻分类器（KNN）中,导出了一种新的高光谱图像分类算法。该算法利用高光谱图像的物理特性,通过引入空间窗口
【机 构】
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重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室
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提出了一种基于加权空-谱距离（WSSD）的相似性度量方法 ,并将其应用到最近邻分类器（KNN）中,导出了一种新的高光谱图像分类算法。该算法利用高光谱图像的物理特性,通过引入空间窗口和光谱因子这两个参数来挖掘出图像中的空间信息与光谱信息,利用空间近邻点对中心像元进行重构。在最大限度减少图像冗余信息的基础上,增大了同类像元间的相似性以及异类像元间的差异性,获得了更为有效的鉴别特征,从而更好地实现了数据间的相似性度量。基于Indian Pines和PaviaU高光谱数据集进行了实验,结果表明：将提出的WSSD-
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