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基于多特征信息融合的面向对象的高光谱图像分类 |
桂德竹1,李钢1,2,张成成1 |
1.中国矿业大学环境与测绘学院,徐州 221008;2.徐州市国土资源局,徐州 221006 |
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THEOBJECT-ORIENTEDHYPERSPECTRALIMAGECLASSIFICATIONBASEDONMULTIPLE FEATURESDURINGINFORMATIONFUSION |
GUIDe-zhu 1,LIGang 1,2HANGCheng-cheng 1 |
1.CollegeofEnvironmentandSpatialInformatics,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221008,China; 2.XuzhouLandResourcesBureau,Xuzhou221006,China |
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摘要 由于高光谱影像的数据维数高,利用常规方法难以获得令人满意的分类结果。在基于信息融合的图像处理过程中,利用影像多特征融合信息进行面向对象的遥感图像分类,可有效降低原始图像数据维,提高分类精度。
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关键词 :
遥感构造,
烃异常,
综合预测
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Abstract:
Becauseofthehighdatadimensionalityofhyperspectraldata,itisverydifficultforconventionalmeth
odstoobtainsatisfactoryresultsinthestudyofimageclassificationformaterialsontheground.Intheprocessof
featureimagesextractionbasedoninformationfusion,anewmethodisputforward,whichcombinesimage
multifeatureinformationfusionwithvariousclassificationalgorithmstomakeobjectorientedhyperspectralimage
classification.Experimentsshowthatimagedatadimensionsarereducedandclassificationaccuracyisimproved. |
Key words:
Structures from remote sensing
Hydrocarbon anomaly
Comprehensive prediction
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收稿日期: 2006-07-02
出版日期: 2009-07-24
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通讯作者:
桂德竹(1983-),男,硕士研究生,主要从事遥感图像信息系统及遥感图像处理等研究。
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