多波段像元形狀指數的點云和高光譜數據分類
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標簽：高光譜(9807)
本文提出了一種利用高光譜影像和點云數據融合提取空間特征的方法。點云輔助高光譜數據分類通常是利用高光譜數據的光譜特征、空間特征和點云數據高程特征簡單組合后進行分類。然而，這種方法沒有充分利用多源數據的互補信息。本文提出一種融合多源數據進行空間特征提取的方法，并利用光譜角距離優(yōu)化像元形狀指數，使之適用于高維數據形狀結構特征提取。該方法首先對光譜特征和點云特征進行融合，增強不同地物之間的差異性。然后，利用光譜角距離像元形狀指數提取融合數據的空間特征。最后，將三種特征組合后輸入SVM分類器。實驗結果表明，相比傳統的nDSM輔助高光譜數據分類，本文所提出的“先融合、后提取”的方法可以獲得更好的分類效果和精度。
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