【摘 要】
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为充分利用高光谱影像"图谱合一"的特性,提出一种联合纹理和光谱特征的高光谱影像多核学习分类方法。该方法首先利用Gabor滤波器组提取影像的纹理特征,然后与原始光谱特征相结合形成新的特征数据,最后采用多核学习方法的MKSVM分类器进行分类。通过利用中科院上海技术物理研究所研制的PHI高光谱影像进行试验,试验结果表明该方法有效地消除了分类结果中同质区域内出现的"麻点"现象,同时提高了分类精度。
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为充分利用高光谱影像"图谱合一"的特性,提出一种联合纹理和光谱特征的高光谱影像多核学习分类方法。该方法首先利用Gabor滤波器组提取影像的纹理特征,然后与原始光谱特征相结合形成新的特征数据,最后采用多核学习方法的MKSVM分类器进行分类。通过利用中科院上海技术物理研究所研制的PHI高光谱影像进行试验,试验结果表明该方法有效地消除了分类结果中同质区域内出现的"麻点"现象,同时提高了分类精度。
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