[发明专利]空间邻域信息加权的高光谱遥感图像分类方法

摘要

本发明针对现有高光谱遥感图像分类技术，在图像分类结果存在“杂点”的问题上，提出了一种空间邻域信息加权的高光谱遥感图像分类方案。首先对预处理后的图像数据进行部分主成分分析，获取变换后的特征矩阵，然后对特征矩阵利用空间邻域信息加权的FCM算法实施快速聚类，得到高光谱图像的分类结果。本发明提供的高光谱遥感图像分类方案，充分结合了主成分分析特征降维的功效和高光谱图像丰富的空间邻域信息，在保证算法效率的同时，提高了高光谱图像的分类效果，与传统方法法相比，不仅能够降低计算量，而且可以改善分类效果，克服“同物异谱”和噪声引起的“杂点”现象，获得很好的分类效果。

主权项

一种空间邻域信息加权的高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，该方法包括：读取遥感图像，对图像特征矢量选取样本并转换成数据矩阵，计算样本数据矩阵的相关系数矩阵，计算相关系数矩阵的特征根，计算特征根的累计贡献率，根据累计贡献率选取特征维数，获取特征矢量，实现对特征矢量矩阵降维，从波段数据中获得部分线性不相关的矢量作为像元样本；从图像矩阵中提取像元样本的邻域像元，获取特征隶属度，根据特征隶属度计算像元样本所有邻域像元对应第某类特征隶属度的中值，作为特征矩阵中所有样本对应每个类别的空间邻域信息，根据空间邻域信息更新模糊划分矩阵和聚类中心，由模糊划分矩阵得到各像元分类结果，构造伪彩色图。