基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法

摘要

基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法，属于高光谱遥感图像分类技术领域。本发明是为了解决高光谱遥感图像数据的分类精度低的问题。它主要是使用两层的集成结构对高光谱图像进行分类，分别是内层结构和外层结构；内层结构是通过随机波段选择构成存在差异的光谱集合；之后以光谱集合为单位，分别使用Adaboost的集成方法来训练，再对测试样本进行分类；外层结构是将内层集成中各个光谱集合的分类结果进行整合，采用权重投票的方法确定样本的最终类别；最后是将整幅图像作为测试样本，实现全图分类从而得到分类主题图。本发明用于对高光谱遥感图像分类。