【摘 要】
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类
【机 构】
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湖北大学资源环境学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2017YFB0504202);国家自然科学基金优秀青年科学基金(41622107);湖北省技术创新专项重大项目(2018ABA078);空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室开放基金(2018LSDMIS05);农业部农业遥感重点实验室开放基金(20170007)~~
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类
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