本发明公开了一种基于空间信息迁移的高光谱图像分类方法，主要解决现有基于SVM算法的高光谱图像分类不准确，速度较慢，稳定性较差的问题。其实现步骤是：先从高光谱图像中随机选出一些波段分别作为源域，利用EM算法对源域进行聚类得到空间信息；随机选取高光谱图像剩余波段中一些波段作为目标域，在空间信息的约束下将目标域样本迁移到标记样本；最后用SVM算法对这些标记样本进行训练分类，得到最终的分类结果。本发明与传统的分类方法相比，具有速度快、效果好等优点，而且可使用较少的波段达到较高的聚类精度，大大的节约了计算成本，可用于矿产探测、资源调查及环境监测。
声明：
“基于空间信息迁移的高光谱图像分类方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1022
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
