【摘 要】
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针对传统融合空间和光谱特征方法仅使用单一空间特征，并未充分利用其双高分辨率的特点，提出了一种基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类方法．首先利用传统主成份分析变
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉大学计算机学院
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针对传统融合空间和光谱特征方法仅使用单一空间特征，并未充分利用其双高分辨率的特点，提出了一种基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类方法．首先利用传统主成份分析变换降低高光谱影像的维数，消除空间相关性，然后对每一主成分采用灰度共生矩阵提取纹理特征，获得扩展纹理特征，最后结合形态学特征和部分光谱特征进行高光谱影像的分类．实验证明，本文提出的方法能更好地克服传统光谱特征分类的局限性，提高高光谱影像的分类准确度．
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