基于核光谱角余弦的高光谱图像空间邻域聚类方法

针对高光谱图像分类精度对光谱角余弦阈值非常敏感的问题,提出了一种新的光谱相似性度量方法,即核光谱角余弦.论文给出了核光谱角余弦的定义及求解式;分析了多项式核函数参数对核光谱角余弦影响,设计了以核光谱角余弦作为相似性度量的空间邻域聚类方法.对深圳红树林高光谱图像的仿真结果表明,基于核光谱角余弦完成空间邻域聚类时,阈值取值区间大小约为现有基于光谱角余弦的阈值取值区间大小的9倍.

基于区域特征光谱的自组织特征映射神经网络高光谱图像主成分提取方法

非监督分类算法用于高光谱图像主成分提取时存在分类精度受数据分布状态和噪声影响大的缺点,导致提取效果差。论文提出基于空间信息的神经网络非监督分类主成分提取算法,该算法首先通过空间邻域自动聚类提取区域特征光谱替代像元光谱作为自组织特征映射神经网络的训练样本,经过训练神经网络自适应获取高光谱图像地物类别特征,最后通过对光谱矢量聚类完成主成分的统计和提取。论文提出采用区域特征光谱替代单象元光谱作为训练样本有效抑制了噪声对分类结果的影响,同时显著减少了神经网络的数据处理量,使主成分得到快速准确地提取。对深圳红树林自然保护区高光谱图像的仿真结果表明:神经网络训练样本数降低了约95%,更重要的是算法快速准确地提取了主成分,提取效果明显好于K-均值算法。