一种基于稀疏表示的土地利用覆盖分类方法

摘要

本发明中提出的一种基于稀疏表示的土地利用覆盖分类方法，其主要内容包括：稀疏编码、基于Shapelet的图像分解、字典构建和导出图像分类，其过程为，先对所有图像块进行分类，并将结果以投票方式进行组合，为每个像素分配一个类别标签，接着每个补丁通过一个稀疏加权的字典元素的线性组合来表示，稀疏加权矢量是使用稀疏编码程序来确定的，然后利用一组学习过的形状和一个光谱样本集构造一个空间光谱字典，最后通过对每个图像块执行稀疏编码过程来导出图像的分类。本发明在高光谱图像分类的背景下引入了基于稀疏表示的分类器，有效解决了标准监督分类器的性能在分类精度方面受到限制的问题，实现了土地利用覆盖的有效分类。