典型文献
融合空间信息的高光谱影像稀疏表达分类
文献摘要：
针对高光谱影像空谱信息利用问题,设计了一种融合空间信息的稀疏表达分类方法,以提高高光谱影像的分类精度.首先,在特征提取阶段引入空间信息,采用形态学滤波的方法提取高光谱影像的形态学属性剖面特征;然后,采用训练样本构成的字典对提取到的空间特征进行稀疏编码,在编码过程中进一步引入空间邻域信息来提高稀疏编码效果;最后,根据测试样本的稀疏编码向量计算其相对于每个类别的重构误差,并将该样本划分到重构误差最小的类别中完成分类.为了验证该方法的有效性,在Pavia大学和Indian pines 2组高光谱数据集上进行分类实验.实验结果表明,该方法充分利用了高光谱影像的空间邻域信息,能够有效提高高光谱影像的分类精度.
文献关键词：
空间信息;形态学滤波;稀疏表达;高光谱影像;影像分类
中图分类号：
作者姓名：
王瑞瑞;刘冰;程玉书;齐香玲;耿丽艳
作者机构：
河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院,郑州450001;河南省天空地遥感智能监测工程技术研究中心,郑州450001;河南省自然资源天空地遥感智能监测研究科技创新中心,郑州450001;信息工程大学,郑州450001;河南省地质矿产勘查开发局第一地质勘查院,郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]王瑞瑞;刘冰;程玉书;齐香玲;耿丽艳-.融合空间信息的高光谱影像稀疏表达分类)[J].遥感信息,2022(04):94-98
A类：
B类：
空间信息,高光谱影像,稀疏表达,信息利用,利用问题,分类方法,分类精度,形态学滤波,属性剖面,剖面特征,训练样本,字典,取到,空间特征,稀疏编码,在编,空间邻域,邻域信息,编码向量,重构误差,分到,Pavia,Indian,pines,高光谱数据,影像分类
AB值：
0.326286
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