遥感信息
遙感信息
요감신식
2015年
3期
111-115
,共5页
高光谱%遥感影像分类%不确定性分析%最小欧氏距离%类半径
高光譜%遙感影像分類%不確定性分析%最小歐氏距離%類半徑
고광보%요감영상분류%불학정성분석%최소구씨거리%류반경
hyperspectral%remote sensing image classification%uncertainty analysis%minimum of Euler distance%radius of category
遥感影像分类是遥感技术应用中的一个重要研究方向，而类准则是分类算法设计过程中的关键问题之一。现有高光谱分类方法很少考虑光谱的不确定性，而地物光谱在获取过程中，由于环境的复杂性，“同物异谱”“同谱异物”现象时有发生，为此该文旨在将光谱特征不确定性分析用于高光谱影像的分类算法中。其主要思想是首先利用类半径进行定量描述光谱的不确定性；然后，通过特征加权的方式将光谱不确定性引入到特征相似性的度量中，并提出一种基于类半径不确定性度量的影像分类方法；最后通过高光谱影像进行分类实验，验证了本文所提算法的有效性。
遙感影像分類是遙感技術應用中的一箇重要研究方嚮，而類準則是分類算法設計過程中的關鍵問題之一。現有高光譜分類方法很少攷慮光譜的不確定性，而地物光譜在穫取過程中，由于環境的複雜性，“同物異譜”“同譜異物”現象時有髮生，為此該文旨在將光譜特徵不確定性分析用于高光譜影像的分類算法中。其主要思想是首先利用類半徑進行定量描述光譜的不確定性；然後，通過特徵加權的方式將光譜不確定性引入到特徵相似性的度量中，併提齣一種基于類半徑不確定性度量的影像分類方法；最後通過高光譜影像進行分類實驗，驗證瞭本文所提算法的有效性。
요감영상분류시요감기술응용중적일개중요연구방향，이류준칙시분류산법설계과정중적관건문제지일。현유고광보분류방법흔소고필광보적불학정성，이지물광보재획취과정중，유우배경적복잡성，“동물이보”“동보이물”현상시유발생，위차해문지재장광보특정불학정성분석용우고광보영상적분류산법중。기주요사상시수선이용류반경진행정량묘술광보적불학정성；연후，통과특정가권적방식장광보불학정성인입도특정상사성적도량중，병제출일충기우류반경불학정성도량적영상분류방법；최후통과고광보영상진행분류실험，험증료본문소제산법적유효성。
The classification of remote sensing image is an important topic in the applications of remote sensing technology. The classification rule is one of the significant roles in the procedure of image classification.Noticing that the existed classification method involved the uncertainty of spectrum,and in the process of obtaining a spectral,the phenomenon of “same thing different spectrum”and “foreign matter same spectrum”appear frequently.Therefore,a high-spectral image classification method based on the measure of spectrum is described in this paper.The proposed method can be divided into the following steps:firstly,the uncertainty of spectrum is measured by using the radius of categories;and then,a classification method is constructed by introducing the spectrum uncertainty into the measure of similarity;at last,the effectiveness of the proposed method is verified by experiments.
