黑龙江大学自然科学学报

2007, (06) 55-60

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基于高斯低通滤波的超光谱遥感图像分类研究
Hyperspectral remote sensing classification based on Gaussian lowpass filter

陈万海;赵春晖;

摘要(Abstract):

在超光谱遥感图像的分类中,图像的类别可分性代表了图像的自然属性并决定了分类器能够达到的最优性能。在研究影响分类效果诸因素的基础上,提出了利用高斯低通滤波提高类别可分性的方法,在假设数据为多元正态分布的基础上,用Bhattacharyya距离衡量滤波前后样本集的类别可分性。在此基础上,构造了分类器,并进行了实际的分类测试。实验结果说明高斯低通滤波器能够提高类别可分性,因而能够提高分类精度。

关键词(KeyWords): 超光谱遥感图像;类别可分性;Bhattacharyya距离

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(60672034);; 高等学校博士学科点基金资助项目(20060217021);; 哈尔滨市学科后备带头人基金资助项目(2004AFXXJ033);; 哈尔滨工程大学基础研究基金项目(HEUF04098)

作者(Author): 陈万海;赵春晖;

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