基于地物类别隶属度评分的高光谱遥感图像半监督分类方法

摘要

本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为基于地物类别隶属度评分的高光谱遥感图像半监督分类方法。本发明在过分割的前提下，以隶属度评分为核心，引入区域生长的流程，有效地结合光谱信息和空间信息，为半监督分类提供一种新策略。其中，隶属度评分以模糊理论为基础，同步权衡三大因素：高光谱图像的空间一致性、光谱多变性以及先验知识，能够得到高精度的分类结果以及平滑的分类标识图。本发明对参数以及训练样本在总体样本中的占比都具有良好的鲁棒性；地物类别隶属度的模糊评分高效地利用了先验知识，只需极少量的训练样本就能输出高质量的分类结果，而且分类精度对参数的变化不敏感；本发明在高光谱图像的分类方面具有重要的应用价值。