基于条件随机场和最小距离法的超光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于条件随机场和最小距离法的超光谱图像分类方法，其实现步骤为：(1)初始化；(2)输入与待分类超光谱图像地物类别分别对应的训练样本集；(3)训练一元势团信息量的参数；(4)训练二元势团信息量的参数；(5)确定每一类训练样本的平均值；(6)输入待分类的测试数据，进行预分类；(7)判断欲分类结果是否一致，若一致，确定类标，若不一致，进行以下操作；(8)确定二元势团信息量的后验概率；(9)信息更新；(10)确定类标。本发明避免了对观测数据的明确建模；利用空间邻域信息，避免对空间邻域信息的复杂建模；引入最小距离法，判定是否利用空间邻域信息进行修正，尽可能避免不必要的空间邻域信息修正。