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公开(公告)号：CN106503739A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610929442.3
申请日：2016-10-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种联合光谱和纹理特征的高光谱遥感影像SVM分类方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、输入待分类的原始高光谱影像和地面调查数据样本集；S2、提取原始高光谱影像中对应坐标位置的像元，构成参考数据样本集；S3、为各地物类别随机选取训练样本集；S4、进行主成分变换，提取第一主成分影像；S5、获得区域分割图；S6、获得滤波影像；S7、统计每个分割区域内的光谱特征信息和纹理特征信息；S8、求解支持向量机模型；S9、对原始高光谱影像进行分类，得到分类的高光谱影像；S10、输出分类影像。本发明提供了联合光谱和纹理特征的新策略，可有效提高高光谱影像分类精度。
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