高光譜圖像分類方法

1、基於基本光譜信息，依據光譜特徵和適當的特徵變換的多種機器學習分類算法 K最近鄰（K-NN）、最大似然分類、貝葉斯、決策樹、極限學習機（ELM）、支持向量機（SVM）、基於稀疏表達（SRC） 2、基於空譜聯合信息的分類 1.組合方式 利用光譜信息和空間聯合信息的先後組合：光譜分類與馬爾可夫隨機場（MRF）或圖像分割技術的組合。 2.融合方式 空間信息與光譜信息的特徵融合：三維小波變換、三維Gab

>>阅读原文<<