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地物目标分类技术是高光谱遥感图像处理的一个重要分支,随着社会的快速发展,人们对分类精度和分类效率的要求也日益提高。高光谱图像分类是根据每个像元的特征属性,为其指定地物类别,如今,分类方法日益丰富,但高光谱图像分类技术依然存在着关键性问题:(1)高光谱图像数据的维数一般较高,运算量大;(2)包括标准SVM在内的一些分类算法在选取训练样本集来对分类器进行训练时,采用的是随机抽取的方法,没有考虑到训练样本间的差异性,导致在选取的训练样本集中存在冗余,分类效率低;.(3)现有的融合空间-光谱信息的分类模型中