一种基于多尺度超像元分割的高光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度超像元分割的高光谱图像分类方法，包括：设置多尺度处理框架模型、采用简单线性迭代聚类算法对超像元进行分割获得超像元分割图像集合；将原始图像与超像元分割图像集合进行光谱‑空间特征融合获得多组融合图像；采用支持向量机对每组融合图像进行分类得到分类图像集合；采用主投票法对分类图像集合的分类结果进行决策融合得到最终分类结果。该方法作为一种融合光谱‑空间信息的分类模型，可以有效地解决因单一分割尺度所导致的类别精度分布不均等问题，在高光谱图像地表精细分类等方面具有重要的应用价值。