高光谱图像分类

高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命,它能大大地改善对植被类型的识别与分类精度,而寻求快速、高精度的植被高光谱分类方法更具有重要的现实意义。文中将结合具体的高光谱遥感数据,通过在研究区域内选取一定的植被

这篇文章介绍了一种高光谱遥感影像分类脚本，其中应用了KNN算法进行分类。KNN算法是一种基于距离度量的分类方法，其思路是寻找待分类样本在训练数据集中K个最近邻的样本，并根据这K个最近邻样本的标签进行投

如何使用基于神经网络的分类算法MLP对Salinas数据集进行高光谱遥感影像分类。Salinas数据集包含来自13种不同作物和地物的224个像素，通过反向传播算法对网络进行训练，调整网络中的权重和偏置

针对高光谱遥感图像维数高、样本少导致分类精度低的问题，提出一种基于DS聚类的高光谱图像集成分类算法（DSCEA）。首先，根据高光谱数据特点，从整体波段中随机选择一定数量的波段，构成不同的训练样本；其次

提出了两种基于主成分分析与局部二值模式的高光谱图像分类算法。利用主成分分析去除高光谱图像的谱间冗余信息,对降维后的图像利用局部二值模式进行空间纹理特征分析,采用稀疏表示分类和支持向量机分别对提取的特征

在主动学习的基础上，提出一种基于SLIC的高光谱遥感图像主动分类方法。首先提取图像纹理特征并与光谱特征融合，使用PCA对新数据进行降维，取前三个主成分构成假彩色图像，然后使用SLIC处理该图像获得超像

关于用SOM算法进行高光谱遥感图像分类的问题-hyperspectraldataopen.m 小弟想要基于这个基本的SOM算法对.lan格式的这个数据进行分类，数据维数较高（220维），还望各位不吝赐

在原型空间特征提取方法的基础上提出一种基于加权原型空间特征提取的方法用于高光谱图像数据分类。通过加权模糊[C]均值算法对每个特征施加不同的权重，从而保证提取后的特征含有较高的信息量。实验结果表明，与P

基于流形模糊聚类算法的高光谱图像猪肉品质分类研究

针对传统的基于特征提取的高光谱图像分类算法大多只考虑光谱信息而忽略空间信息的问题,提出了一种基于空谱半监督局部判别分析(S3ELD)和空谱最近邻 (SSNN) 分类器的高光谱图像分类算法。该算法结合高