超谱图像小波包融合方法研究

针对超谱图像的特征选择问题,为了有效降低超谱图像数据维数,最大限度地保留超谱图像的分类特征,结合多源数据融合的理论,提出了一种基于小波包多分辨率分解的数据融合方法,给出了具体实现过程,并通过仿真实验研究了特征图像维数及分解层次对融合效果的影响。

概率神经网络在超谱图像分类中的应用

针对超谱图像高维光谱信息给传统分类带来的困难,结合径向基神经网络的原理,提出了一种概率神经网络分类方法。并将其成功应用到具体超谱图像数据中,验证了概率神经网络分类器的有效性。通过实验仿真,研究了特征向量维数对分类结果的影响,证明概率神经网络可应用于大于100个波段的超谱图像数据。