基于局部二值模式和KNN分类器的遥感高光谱图像分类方法

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摘要

本发明涉及基于局部二值模式和KNN分类器的遥感高光谱图像分类方法，与现有技术相比解决了难以进行遥感高光谱图像分类的缺陷。本发明包括以下步骤：训练数据的获取；光谱特征向量的提取；空间特征向量的提取；颜色特征向量的提取；多特征向量的堆叠；KNN分类器的构建和训练；待分类遥感高光谱图像的获取；待分类遥感高光谱图像的预处理；遥感高光谱图像分类结果的获得。本发明通过光谱、空间、颜色特征相联合，增强了同类像元的相似性，同时增大了不同像元的相异性，与部分提出的分类方法相比，总体分类精度、平均分类精度、Kappa系数均有不同程度的提高。

基本信息

专利标题：

基于局部二值模式和KNN分类器的遥感高光谱图像分类方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111881953A

申请号：

CN202010672339.1

公开（公告）日：

2020-11-03

申请日：

2020-07-14

授权号：

CN111881953B

授权日：

2022-04-22

发明人：

赵晋陵胡磊黄林生梁栋徐超黄文江翁士状张东彦郑玲

申请人：

安徽大学

申请人地址：

安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号

代理机构：

合肥国和专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

张祥骞

优先权：

CN202010672339.1

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06K9/46