基于空谱融合和随机多图的高光谱遥感图像农作物分类

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摘 要：针对高光谱遥感图像复杂农作物分类问题，提出了一种基于空谱融合和随机多图的高光谱遥感图像农作物分类方法。通过使用一种潜在特征融合和最优聚类（Ｌａｔｅｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅｓ Ｆｕｓｉｏｎ ａｎｄ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ＬＦＦＯＣＦ） 的波段选择方法和分段主成分分析（Ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＳＰＣＡ） 进行光谱降维，采用多尺度二维奇异谱分析（２ＤＳｉｎｇｕｌａｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ａｎａｌｙｓｉｓ，２-Ｄ-ＳＳＡ） 应用于降维图像，以提取不同尺度的空间特征。（剩余13857字）