High-resolution Hyper-spectral Image Classification with Parts-based Feature and Morphology Profile in Urban Area

作者：HUANG Yuancheng ZHANG Liangpei LI Pingxiang ZHONG Yanfei

摘要：高分辨率的超圖象(HHR ) 提供詳細說明的兩個為城市的學習的結構、光譜的信息。然而，由于固有的關聯在之間光譜在數據的樂隊和在內班可變性， HHR 處理的數據是一個挑戰性的工作。在這糊，基于光譜混合分析理論，部分描述特征的新棧與形態學的棧被提取，然后合并基于的空間特征。部分監督的抑制精力最小化(CEM ) 和無指導的 nonnegative 矩陣因式分解(NMF ) 被用來提取部分特征。聯合特征當時由 SVM 分類器是綜合的。這個方法的優點是由部分特征和由形態學側面的多尺度的結構信息的表演的城市的區域的物理作文的表示。有在華盛頓特區廣場上的在空中的超數據 flightline 的實驗被執行，并且建議算法的性能與著名 nonparametric 比較被評估加權的特征抽取(NWFE ) 和特征選擇方法。顯示出的結果建議特征關節計劃一致地超過傳統的方法，并且能那么為在城市的區域處理 HHR 數據提供一種有效選擇。

發文機構：State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying

關鍵詞：部分特征CEMNMF形態學側面超圖象城市的分類parts-featuresCEMNMFmorphology profileshyper-spectral imageurban classification

分類號： TP751[自動化與計算機技術—控制科學與工程][自動化與計算機技術—檢測技術與自動化裝置]