【摘 要】
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针对高光谱图像分类中空间及光谱信息利用不充分的问题,提出一种改进的空谱联合协同表征分类算法。通过获取训练像素与测试像素的欧式距离得到光谱信息,计算测试像素与训练像
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,中国科学院西安光学精密机械研究所,西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室
【基金项目】
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陕西省国际合作交流基金项目(2017KW-013);国家自然科学基金项目(61571361、61102095);西安邮电大学研究生创新基金项目(CXJJLY2018036)
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针对高光谱图像分类中空间及光谱信息利用不充分的问题,提出一种改进的空谱联合协同表征分类算法。通过获取训练像素与测试像素的欧式距离得到光谱信息,计算测试像素与训练像素的空间信息,结合空间信息与光谱信息建立空谱联合表征分类模型,采用最小残差法实现高光谱图像分类。实验结果表明,该算法在Indian Pines和Pavia University数据集上的分类精度分别达到98.36%和97.93%,优于传统高光谱图像分类算法。
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