公开(公告)号：CN112733769A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202110060277.3

申请日：2021-01-18

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 慕彩红 ,  刘逸 ,  董志东 ,  吴建设 ,  李阳阳 ,  刘若辰 ,  田小林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出了一种基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法，用于解决现有技术存在的分类精度较低和分类效率较低的技术问题，实现步骤为：(1)对高光谱图像进行多波段熵率超像素分割；(2)获取训练集和测试集；(3)对多分类支持向量机分类器进行训练；(4)获取高光谱图像的分类结果。本发明采用的基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法，充分利用了高光谱图像地物目标的光谱信息和多波段上的空间分布信息，从而有效提高了高光谱图像的分类精度，且分类效率较高，可应用于灾害监测、地质勘探、城市规划、农业和考古等领域。

公开(公告)号：CN112733769B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110060277.3

申请日：2021-01-18

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 慕彩红 ,  刘逸 ,  董志东 ,  吴建设 ,  李阳阳 ,  刘若辰 ,  田小林

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提出了一种基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法，用于解决现有技术存在的分类精度较低和分类效率较低的技术问题，实现步骤为：(1)对高光谱图像进行多波段熵率超像素分割；(2)获取训练集和测试集；(3)对多分类支持向量机分类器进行训练；(4)获取高光谱图像的分类结果。本发明采用的基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法，充分利用了高光谱图像地物目标的光谱信息和多波段上的空间分布信息，从而有效提高了高光谱图像的分类精度，且分类效率较高，可应用于灾害监测、地质勘探、城市规划、农业和考古等领域。