公开(公告)号：CN106960221A

公开(公告)日：2017-07-18

申请号：CN201710150041.2

申请日：2017-03-14

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张海军 ,  徐琳贺 ,  王双 ,  姬玉柱

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06K9/40

CPC classification number: G06K9/6269 ,  G06K9/40 ,  G06K9/46 ,  G06K9/629

Abstract: 本发明提供一种基于光谱特征和空间特征融合的高光谱图像分类方法及系统，属于遥感图像分类领域。本发明包括根据高光谱图像的区域连通性对其进行空间特征提取；并分别对光谱特征和空间特征进行特征去噪；然后对光谱特征和空间特征进行特征融合；再通过分类模型预测高光谱图像上未知类别像素点的类别；本发明还包括空间特征提取模块、特征去噪模块、特征融合模块以及分类模块。本发明的有益效果是：通过对高光谱图像的光谱特征和空间特征进行低秩表达以及特征融合，提升高光谱图像的分类精度,对未知类别像素点类别的预测具有较高的准确率。