结合波段选择和保边去噪滤波的高光谱遥感图像分类

高光谱遥感图像分类是遥感图像在众多领域得以有效应用的基础.为了提高其分类精度,提出一种结合波段选择和保边去噪滤波的分类方法.通过波段选择对高光谱数据进行降维同时保留了光谱的物理信息;然后通过对各波段图像进行保边去噪滤波将空间信息和光谱信息结合起来;最后选取结合了空间信息的光谱曲线作为由堆栈降噪自编码器加Softmax分类器构成了深度学习网络的输入,对其进行特征提取及分类.波段选择去除了一些对分类不利的波段,保边去噪滤波将空间信息与光谱信息结合了起来,深度学习提取特征避免了手动选择特征的主观臆断,通过在Indian Pines和Pavia University数据集上的实验,结果表明本文算法分类精度高、稳定性好.