联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类

为了提高高光谱影像分类精度,设计了联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类方法。该方法由空间特征提取、多粒度扫描和深度森林分类三部分组成。首先提取高光谱影像的形态学属性剖面特征,将所提取的特征与原始光谱特征进行拼接获得融合后的空-谱特征;然后通过多个尺度的滑动窗口对空-谱特征进行多粒度扫描,以实现特征重用;最后将多粒度扫描后的特征输入到深度森林分类器中进行分类。采用Pavia大学高光谱数据集和Salinas高光谱数据集进行分类试验,所设计的分类方法在两组高光谱数据上分别取得了98.44%和98.47%的总体分类精度。试验结果表明所设计的分类方法能够有效地提高高光谱影像的分类精度。