摘要：为提高高光谱图像的分类精度,提出了一种融合空谱特征和集成超限学习机的高光谱图像分类方法。首先结合每个像素邻域的光谱信息提取空谱特征向量;考虑到高光谱相邻波段信息具有一定的相关性,先对提取的特征向量进行平均分组,然后从每个区间随机选择若干个波段进行组合,采用具有快速学习能力的超限学习机训练分类器。为提高分类模型的泛化能力,基于集成学习思想,对提取的空谱特征进行多次抽样,训练得到多个弱分类器,最后采用投票表决法得到用于高光谱图像分类的强分类器。采用3个典型高光谱数据进行了分类试验,试验结果表明,提出的算法总体分类精度较优,尤其当训练样本数较少时能取得较高的分类精度。提出的算法具有可调参数少、训练速度快、分类精度高等优点,具有广阔的应用前景。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 自然地理学测绘学
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > EI 工程索引(美) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > Pж(AJ) 文摘杂志(俄) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏 > 文摘杂志
关键词：高光谱图像分类 空谱特征 超限学习机 集成学习 特征抽样
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
