高光谱图像分类方法按照分类器设计不同可划分为监督法、非监督法、半监督法、混合法、集成法和多级法六大类(Chutia等,2015)。本文根据参与分类过程的特征类型及其描述不同,将高光谱图像分类算法划分为基于光谱特征分类、整合空间与光谱特征分类以及多特征融合分类。1.基于光谱特征分类。光谱特征是高光谱图像中区分地物...
高光谱图像分类的主要作用机理是,按照待测地物的空间几何与光谱信息,来划分图像中的每个像素,划作不同的类别。高光谱图像可采用监督和非监督两种分类方法。其中的区别在于:非监督分类用于对分类区知之甚少的情况下,在统计和分类时,完全依据的是照像元的光谱特性。非监督分类运算将原始图像的全部波段运用到其中,...
高光谱图像特点:光谱连续、图谱合一 一、浅层特征提取 浅层特征提取,主要是图嵌入(Graph Embeding),主要是构造一个 投影矩阵,将高维特征投影在低维空间。本质上将高维矩阵 X_{100\times200} ,经过投影矩阵 …
《高光谱遥感图像智能分类与检测》围绕高光谱遥感图像智能分类与检测这一主题,将全书分为高光谱图像智能分类与智能检测两个主要部分,在整理和分析前人工作的基础上,针对当前研究中存在的具体问题,结合作者相关研究成果,着重介绍以机器学习、深度学习等为代表的智能新方法和新技术在高光谱图像分类与检测中的应用,构建...
一、高光谱简述 高光谱成像是一项重要的遥感技术,它采集了从可见光到近红外波段的电磁光谱。在高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)中,每个像素都可以看作是一个高维向量,像素的数值对应于特定波长的光谱反射率。高光谱图像分类是对图像中每个像素的类标签进行分类的任务,在遥感图像分析中有着广泛的应用,包括精准农业...
摘要:我们提出了一种基于稀疏性的轻量级算法,即用于高光谱图像(HSI)分类的基本阈值分类器(BTC)。BTC是一个像素分类器,仅使用给定测试像素的光谱特征。它使用由标记的训练像素组成的预定字典执行分类。然后,它生成测试像素的类标签和残差矢量。由于在HSI分类中纳入空间和光谱信息是提高分类准确性的有效方法,因此我们将...
高光谱图像分类是指,通过分析高光谱图像中的特征从而将其分为不同的类别,具体步骤如下: 1.数据预处理:首先要对高光谱图像进行预处理,将原始图像中的杂质滤除,并且调整图像分辨率,使其能够适应分类任务。 2.特征提取:接下来要基于高光谱图像的每一个波段进行特征提取,提取出能够代表该图像的特征,例如灰度值、颜色...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在上面的代码中,我们使用QImage和QPixmap类来将图像转换为Qt图像,并在界面上显示出来。同时,我们使用resultLabel标签来显示预测结果。 通过以上步骤,我们成功地创建了一个高光谱图像分类界面,并实现了图像
高光谱遥感图像较高的光谱分辨率给传统的图像分类识别算法提 出严峻的挑战。波段维数的增加不仅加重了数据的存储与传输的负担, 同时也加剧了数据处理过程的复杂性,并且由于波段与波段间存在着 大量的兀余信息,从而使得传统图像分类算法并不适用于高光谱遥感 图像的分类。传统的分类方法往往需要很多数目的己知类别的训练...