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利用P-EDMP与光谱进行高光谱遥感影像分类
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P237.4[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术] TP753[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京市中关村北一条9号100190, [2]中国科学院遥感应用研究所,北京市大屯路甲20号,1001013中国科学院研究生院,北京市玉泉路甲19号100049, [3]中国科学院研究生院,北京市玉泉路甲19号100049
  • 相关基金:国家863计划资助项目(2007AA12Z157); 国家自然科学基金资助项目(40901234); 中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿专项资助项目(O8S01100CX)
中文摘要:

提出了一种改进的扩展形态剖面导数(P-EDMP)以及一种融合P-EDMP与光谱的分类方法。采用AVIRIS高光谱遥感数据,与融合光谱和扩展形态剖面(EMP)的方法进行对比实验,结果表明,在描述高光谱遥感影像的形态特征上,P-EDMP与EDMP相当,但是P-EDMP的时间复杂度要小;在分类精度上,所提方法要优于融合光谱与EMP的方法。

英文摘要:

Among classification of hyperspectral imagery,there are some advantages by combining spectral and morphological information,which is a hot research hop.Extended differential of morphological profiles(EDMP) is a kind of feature describing morphological information of multi-channel imagery.The methods adopts a vector ordering method based on distance to extend grey-level mathematical morphology to multivariate morphology,then constructs the corresponding morphological feature.EDMP has already obtained satisfied results in classification of hyperspectral imagery.However,EDMP is time-consuming and ignores spectral information.To overcome these problems,an improved extended differential of morphological profiles(P-EDMP) and a classification method based on fusing P-EDMP and spectrum are proposed.Using AVIRIS hyperspectral imagery as input,comparative experiments between the proposed method and that of fusing spectrum and extended morphological profiles(EMP) are carried out.Experimental results showed that P-EDMP is competitive with EDMP in describing morphological information of hyperspectral imagery,but is less time-consuming.The proposed method is superior to that of fusing spectrum and EMP in terms of classification accuracies.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217