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一种利用空谱联合特征的高光谱图像分类方法
标题：一种利用空谱联合特征的高光谱图像分类方法
摘要：
高光谱图像分类是一种重要的遥感图像处理任务，它能够提供详细的地物信息，因此在地理信息系统、农业、环境监测和国土资源调查等领域具有广泛的应用。然而，由于高光谱图像数据具有高维、高相关性和噪声干扰等特点，高光谱图像分类任务仍然面临一些挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种利用空谱联合特征的高光谱图像分类方法。该方法利用光谱和空间信息综合建模，从而在保留图像的空谱上下文信息的同时，有效地降低了维度和噪声干扰。实验结果表明，所提出的方法能够提高高光谱图像分类的精度和鲁棒性。
1.引言
高光谱遥感图像是利用遥感技术采集地面反射和辐射的地理目标光谱信息而获得的图像数据。由于高光谱数据可获取超过数百个连续光谱波段，相比于普通彩色图像，高光谱图像能提供更加详尽的光谱信息，因此在地物识别和分类等方面具有优势。
2.相关工作
过去的研究主要集中在利用光谱信息进行高光谱图像分类，如采用传统的分类器（如支持向量机、最近邻等）结合特征选择方法进行分类。然而，这些方法忽略了空间信息的重要性，会导致分类精度的下降。因此，研究者们开始关注如何将光谱和空间信息充分融合来提高分类性能。
3.方法概述
在本文中，我们提出了一种利用空谱联合特征的高光谱图像分类方法。首先，我们对高光谱图像进行预处理，包括大气校正、波段选择和噪声去除等。然后，我们提取空间信息特征，如纹理、形状和结构等。接下来，我们将光谱信息和空间信息进行融合，得到一个联合特征向量。最后，我们利用分类器对联合特征向量进行分类。
4.实验结果
我们在多个公开高光谱数据集上进行了实验评估。实验结果表明，所提出的方法在提高分类精度和鲁棒性方面表现出较好的性能。与仅使用光谱信息的方法相比，所提出的方法在各个指标上都有明显的提升。此外，通过与其他方法进行比较，我们证明了所提出方法的有效性和优越性。
5.结论
本论文提出了一种利用空谱联合特征的高光谱图像分类方法。该方法能够充分利用光谱和空间信息，并通过特征融合来提高分类性能。实验结果表明，所提出的方法在各个数据集上都具有较好的分类精度和鲁棒性，证明了该方法的有效性和实用性。然而，还有一些问题需要进一步研究和改进，例如如何进一步降低高光谱数据的维度和噪声干扰等。
参考文献：
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