%0 Journal Article
%T 基于子空间—粗集法的高光谱数据光谱与纹理特征优选
%A 宋冬梅
%A 刘斌
%A 陈寿长
%A 马毅
%A 马明国
%A 李利伟6
%A 张雅洁
%A 沈晨7
%A 崔建勇
%J 遥感技术与研究
%P 258-266
%D 2015
%X 为提高光谱数据光谱信息和纹理信息利用率,提出基于自动子空间划分和粗集理论的光谱与纹理特征优选方法。该方法在传统子空间划分法的基础上,利用粗集约简思想对不同类别地物光谱特征进行约简,得到基于光谱的初选波段,再利用灰度共生矩阵法计算出初选光谱波段的纹理信息,并约简优选,得到基于光谱和纹理信息的终选波段。利用黑河生态水文遥感试验中所获取的机载高光谱数据casi,开展该方法的实证研究。对原始光谱波段、初选光谱波段和终选波段进行svm(supportvectormachine)分类,结果表明:与原始光谱数据相比,经过光谱初选得到的初选波段和增加纹理优选的终选波段,总体分类精度分别提高了0.84%和2.78%,kappa系数分别提高了0.01和0.035;对地物纹理信息进行深度挖掘可以进一步提高遥感影像分类精度。
%K 高光谱
%K 子空间
%K 粗集
%K 特征优选
%U http://www.rsta.ac.cn/CN/abstract/abstract2765.shtml