基于空谱一体化的农田高光谱图像分类

摘要

为强化高光谱成像技术在近地农业方面的应用,以农田近红外高光谱图像为研究对象,利用高光谱成像技术,结合光谱分析方法和监督分类方法,对农田图像进行分类.针对高光谱图像数据量大、非线性等特点,采用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)法建立农田图像分类器.在利用光谱信息分类的基础上,采用空谱一体化方法对光谱分类结果进行修正,去除孤立点和噪声的影响.基于支持向量机的总体分类精度为88.4％,采用空谱一体化方法的总体分类精度最高达89.7％,说明利用空间信息修正光谱信息可以提高近地农田对象的分类精度,为基于高光谱图像的近地农田识别提供理论依据.