基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取  

Feature extraction of hyperspectral remote sensing image based on adding window spectrum integral

作　　者：邹强[1] 冯静[2] 王宇[3] 

机构地区：[1]中国民航飞行学院航空工程学院,四川广汉618307 [2]武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079 [3]四川大学电子信息学院,四川成都610064

出　　处：《信息化纵横》2009年第15期18-20,共3页

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60372079)

摘　　要：提出了一种基于加窗光谱积分的高光谱遥感图像特征提取算法。该算法借用子波变换多分辨率分析的思想,设计了一组波段相互重叠的窗函数来提取光谱曲线特征,然后进行有监督RBF神经网络分类实验,在实验过程中确定了相关参数的取值范围。实验结果表明,加窗光谱积分特征可以有效地描述光谱曲线,获得了比较好的正确分类率。A new feature extraction method of remote sensing image was proposed based on adding window spectrum integral. Aimed to feature extraction of hyperspectral remote sensing image, a group of overlapping window functions was designed by introducing wavelet transfer multi-resolution analysis theory. The scopes of relevant parameters were selected by RBF neural networks classification experiments. The results show that, the proposed feature of adding window spectrum integral can effectively describe spectral curve, and gets better classification rate.

关 键 词：高光谱遥感 光谱积分 特征提取 

分 类 号：TP75[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]