基于子空间-粗集法的高光谱数据光谱与纹理特征优选

编号 zgly0001592564

文献类型 期刊论文

文献题名 基于子空间-粗集法的高光谱数据光谱与纹理特征优选

作者 宋冬梅  刘斌  陈寿长  马毅  马明国  李利伟  张雅洁  沈晨  崔建勇 

作者单位 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院  中国石油大学(华东)研究生院  浙江大学数学系  国家海洋局第一海洋研究所  中国科学院寒区旱区环境与工程研究所  中国科学院遥感与数字地球研究所  中国石油大学(华东)理学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2015年02期

年份 2015 

分类号 TP751  TP18 

关键词 高光谱  子空间  粗集  特征优选 

文摘内容 为提高光谱数据光谱信息和纹理信息利用率,提出基于自动子空间划分和粗集理论的光谱与纹理特征优选方法。该方法在传统子空间划分法的基础上,利用粗集约简思想对不同类别地物光谱特征进行约简,得到基于光谱的初选波段,再利用灰度共生矩阵法计算出初选光谱波段的纹理信息,并约简优选,得到基于光谱和纹理信息的终选波段。利用黑河生态水文遥感试验中所获取的机载高光谱数据CASI,开展该方法的实证研究。对原始光谱波段、初选光谱波段和终选波段进行SVM(Support Vector Machine)分类,结果表明:与原始光谱数据相比,经过光谱初选得到的初选波段和增加纹理优选的终选波段,总体分类精度分别提高了0.84%和2.78%,Kappa系数分别提高了0.01和0.035;对地物纹理信息进行深度挖掘可以进一步提高遥感影像分类精度。