基于多尺度LBP和复合核的高光谱图像分类方法

摘要

为了更好地利用高光谱图像的纹理特征信息,提出了一个基于多尺度LBP和复合核的高光谱图像分类方法.利用LBP的两个最佳尺度来提取高光谱图像的纹理特征,将得到的空间纹理信息输入高斯核函数中,得到两个空间核,与直接提取光谱信息得到的光谱核结合在一起组成一个复合核,将这个复合核输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类得到分类结果.结果表明,在Indian Pines和Pavia University这两个真实的数据集上分类精度分别达到0.9948和0.9918,明显优于其他同类杰出的高光谱图像分类方法.