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多波段像元形狀指數(shù)的點(diǎn)云和高光譜數(shù)據(jù)分類

大?。?/span>2.62 MB 人氣： 2018-02-26 需要積分：1

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　　本文提出了一種利用高光譜影像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合提取空間特征的方法。點(diǎn)云輔助高光譜數(shù)據(jù)分類通常是利用高光譜數(shù)據(jù)的光譜特征、空間特征和點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程特征簡(jiǎn)單組合后進(jìn)行分類。然而，這種方法沒(méi)有充分利用多源數(shù)據(jù)的互補(bǔ)信息。本文提出一種融合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行空間特征提取的方法，并利用光譜角距離優(yōu)化像元形狀指數(shù)，使之適用于高維數(shù)據(jù)形狀結(jié)構(gòu)特征提取。該方法首先對(duì)光譜特征和點(diǎn)云特征進(jìn)行融合，增強(qiáng)不同地物之間的差異性。然后，利用光譜角距離像元形狀指數(shù)提取融合數(shù)據(jù)的空間特征。最后，將三種特征組合后輸入SVM分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的nDSM輔助高光譜數(shù)據(jù)分類，本文所提出的“先融合、后提取”的方法可以獲得更好的分類效果和精度。
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