联合纹理和光谱特征的高光谱图像分类方法

摘要

高光谱图像分类是当前遥感信息处理的热点问题.传统高光谱遥感图像分类方法只利用图像的光谱特征,没有考虑高光谱遥感图像各像素点邻域的空间特征.文中提出了一种联合纹理特征与光谱特征的高光谱图像分类方法.首先,使用灰度共生矩阵提取了高光谱遥感图像每一像素点邻域的贡献较大的六个纹理特征,再联合各像素点的光谱特征,形成纹理-光谱特征.最后,基于支持向量机和极端随机树算法对公开的高光谱遥感图像数据集Indian Pines和Pavia University scene进行分类实验,结果表明该方法相比传统方法取得更高的分类性能.