农业机械学报

作者：廖建尚,王立国,郝思媛

单位：广东交通职业技术学院,哈尔滨工程大学,青岛理工大学,

关键词：高光谱图像;空间信息;分类;Beltrami流;域转换递归滤波

基金：国家自然科学基金项目（61275010、61675051）、国家星火计划项目（2014GA780056）、广东省科技计划项目（2017ZC0538）、广东交通职业技术学院校级重点科研项目（2017-1-001）和广东省高等职业教育品牌专业建设项目（2016gzpp044）

提出一种结合Beltrami流滤波和域转换递归滤波的高光谱图像分类算法（BFRF-SVM）。分别利用Beltrami流对主成分分析(PCA)降维后的高光谱图像滤波方法和域转换递归滤波方法对全光谱波段进行滤波，两种空间信息进行线性融合后交由支持向量机（SVM）完成分类。实验表明，相比使用光谱信息、高光谱降维、空谱结合的SVM分类方法，以及边缘保持滤波和递归滤波以及形态学滤波特征方法，本文提出的BFRF-SVM方法对高光谱图像的分类精度有较大提高，验证了该方法的有效性。

来源：2018年第1期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2018年第1期