基于光谱和纹理特征的高光谱图像分类

朱萌; 俞阳; 翟千惠; 何玮; 康雨萌

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202402021

计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (02) : 123 -130. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202402021

基于光谱和纹理特征的高光谱图像分类

朱萌, 俞阳, 翟千惠, 何玮, 康雨萌

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摘要

针对高光谱图像分类技术利用空间信息不足的问题，提出了一种光谱特征和纹理特征相结合的高光谱图像分类方法。通过二维Gabor小波提取高光谱图像纹理特征，利用函数型数据分析(FDA)框架分析高光谱数据，采用三次B样条基系统生成光谱特征和纹理特征的函数型数据，结合函数主成分分析(FPCA)提取每个像素的函数主成分(FPC),运用概率SVM分别对光谱特征和纹理特征进行分类。通过实验调参找到光谱特征和纹理特征的最佳参数组合，从而提高分类精度。通过在两个具有不同空间分辨率的高光谱图像数据集上进行实验，分析了参数的变化对分类精度的影响，并与其他同类方法相比较，随机选择5%的样本和10%的样本作为训练样本的总体精确度(OA)较EMAP+SVM方法分别提高了1.39%和3.87%。