关于多特征融合的高光谱遥感图像分类的研究

简介：
本研究聚焦于提升高光谱遥感图像分类精度，通过创新性地融合多种特征，探索高效的分类算法和模型优化策略。 遥感图像分类在遥感研究领域具有重要意义。本段落提出了一种基于多特征融合的高光谱遥感分类方法，旨在提高其分类精度。该方法结合了空间、光谱及纹理等不同类型的特征，并采用AdaBoost集成算法进行最终分类。 首先，通过主成分分析（PCA）对原始数据进行降维处理并提取图像的纹理和直方图特征；随后将这些特征归一化以确保一致性与可比性。在此基础上使用AdaBoost方法提高分类精度。实验结果显示，在多特征融合策略下获得的分类结果优于单一特征的应用，证明了该方法的有效性和优越性。 这一研究不仅展示了如何利用多种类型的信息来改进高光谱图像识别技术，并且为未来探索更多高级集成学习算法提供了方向和可能性。