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为了进一步提高高光谱图像的分类精度,提出一种基于局部高斯混合特征提取的分类(LGMFEC)方法。LGMFEC方法首先基于高光谱图像的空间结构为每个样本构建局部邻域集合,然后从局部邻域集合中提取高斯混合特征来充分表征空间-光谱信息及相关变化信息,最后将局部高斯混合特征融入包含黎曼核函数的支持向量机(SVM)分类器中,从而完成分类任务。三组通用高光谱数据集的实验结果表明,LGMFEC方法的分类性能在较大程度上优于几种先进的分类方法,尤其在训练样本较少的情况下的优势更为明显。