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摘要
高光谱图像分类的有效特征提取仍然是遥感中具有挑战性的研究课题。为了解决这个问题，提出一种基于自动阈值属性形态剖面的光谱空间特征框架用于高光谱图像分类。它包含两个阶段：1）将高光谱图像灰度值转化为树形结构的属性形态剖面，利用所提自动阈值方法进行过滤树操作，以创建最终的扩展多元属性形态剖面，获得空谱特征数据。这种方法不需要自定义任何阈值，仅需要少量的过滤操作就可以获得最大的空间信息。2）将获得的空谱特征数据通过训练的光谱角度映射堆叠式自动编码器网络来创建有效的分类器，得到最终的分类结果。通过在两个真实的高光谱图像数据集上应用这种改进方法并将结果与现有方法进行比较，证明了该方法的有效性。
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