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摘要
本发明涉及一种基于PCA和属性配置文件的高光谱图像分类方法,包括步骤：对待分类高光谱图像进行降维操作,得到目标成分的灰度图像；将灰度图像生成树结构,统计树结构的目标特征及树结构中每个结点的形态学属性,并根据目标特征和形态学属性选取阈值；根据形态学属性和阈值,对树结构进行属性滤波操作,得到若干扩展属性配置文件；将若干扩展属性配置文件的数据与标准数据集融合,得到融合样本,利用融合样本对支持向量机进行训练,并利用训练好的支持向量机对若干扩展属性配置文件进行分类,得到分类结果。本发明实施例根据目标特征和形态学属性选取阈值,减少了对人工经验的依赖程度,提高了计算速度,并且改善了分类结果,提高了分类精度。
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