基于纹理特征和仿射传播聚类算法的高光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于纹理特征和仿射传播聚类算法的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术分类效果差的问题。其实现方案为：1)读取高光谱图像数据；2)根据波段纹理特征计算相似性矩阵；3)根据相似性矩阵利用AP算法对波段进行聚类，获得高光谱图像的波段聚类结果；4)计算每组聚类结果中波段子集的最优波段；5)获得校准图像的训练集和测试集样本坐标和对应标签；6)根据训练集和测试集样本坐标获得最优波段内的训练集和测试集；7)用训练集对SVM训练，得到训练模型；8)根据训练模型预测测试集类型，得到高光谱图像的分类结果。本发明提高了高光谱图像分类的精度，可用于农业精细、生态环境监测和城市规划中对遥感图像的识别。