基于空间信息的高光谱图像聚类算法

基于空间信息的高光谱图像聚类算法

论文摘要

遥感图像具有丰富的光谱信息和空间信息,因此遥感图像分类被广泛的应用于气象预报、国防预警等多个领域。文中对遥感图像进行非监督分类,提出了基于区域合并的遥感图像分类方法。首先采用主成分首先采用主成分分析法(PCA)对高光谱遥感数据集进行降维处理,在尽可能保留图像信息的情况下滤除大部分的光谱维,接着利用灰度直方图将空间信息引入降维后的遥感图像,然后对于由此增加的空间信息维度进行第二次降维,再后采用高斯混合模型通过迭代收敛最终完成聚类。文章最后在PaviaUniversity数据集上进行遥感图像分类实验,通过比较总体分类精度与kappa系数发现,此算法在遥感图像分类的精确性与正确性提高了约40%。

论文目录

  • 1 算法简介
  •   1.1 局部灰度直方图
  •   1.2 高斯混合模型
  •   1.3 EM算法估计高斯混合模型参数
  • 2 实验目标及方案
  •   2.1 研究目标及方案
  •   2.2 研究方案框架图
  • 3 实验与分析
  •   3.1 分类精度评价
  •   3.2 实验数据库
  •   3.3 PaviaUniversity数据集实验
  •   3.4 实验总结
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 顾逸佳,王军,宋娇娇

    关键词: 遥感图像,空间信息,图像降维,图像分类

    来源: 电子设计工程 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 南京理工大学先进发射协同创新中心

    分类号: TP751

    DOI: 10.14022/j.cnki.dzsjgc.2019.10.024

    页码: 113-117+122

    总页数: 6

    文件大小: 1875K

    下载量: 184

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