多核融合多尺度特征的高光谱影像地物分类OA北大核心CSCDCSTPCD
Fusion of multi-scale feature using multiple kernel learning for hyperspectral image land cover classification
对于高光谱影像地物分类问题,为更加有效地利用像元空间信息和光谱信息,提高地物分类精度,提出了多核融合多尺度特征的分类方法.首先,通过多尺度空间滤波和PCA白化,提取出多尺度特征;接着在核稀疏表示分类器内使用多核方式对分别表示每项特征,在分类器内实现特征自动融合,根据子核与理想核、子核之间距离求取核组合的权重,使用训练集所构成的字典在特征空间内对待测样本进行线性表示,根据每类地物的重构误差确定待测像元所属地物类别.实验结果表明:对于Indian P…查看全部>>
In order to make full use of the spatial information and spectral information and improve the classification accuracy of hyperspectral imager,a fusion multi-scale feature with multiple kernel learn-ing method was proposed in this paper.Firstly,multi-scale features were extracted by multi-scale spa-tial filtering and PCA whitening.Then multiple kernels were used to represent the multi-scale feature in the framework of kernel sparse representation classifier.T…查看全部>>
王庆超;付光远;汪洪桥;王超
火箭军工程大学信息工程系,陕西西安710025火箭军工程大学信息工程系,陕西西安710025火箭军工程大学信息工程系,陕西西安710025火箭军工程大学信息工程系,陕西西安710025
天文与地球科学
高光谱影像稀疏表示多尺度多核学习地物分类
hyperspectral imageSRCmulti-scalemultiple kernel learningland cover classification
《光学精密工程》 2018 (4)
980-988,9
国家自然科学基金青年基金资助项目(No.61202332,61403397)陕西省自然科学基础研究计划资助项目(No.2015JM6313)
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