高光谱数据的相似性测度对比研究

光谱相似性测度是高光谱分类的基础,实践证明多种相似性测度的结合能更加全面地表现光谱特征。本文将反应光谱曲线形状的相关系数和反映光谱曲线幅度的欧氏距离进行有效组合,在统一的测试框架下采用Chris Elvidge植被光谱库数据和Hyperion高光谱影像,对欧氏距离、光谱角余弦、光谱信息离散度、相关系数、光谱角余弦—欧氏距离、欧氏距离—相关系数这6种相似性测度方法进行综合评价,并对每种相似性测度的适用范围进行比较;研究结果显示欧氏距离—相关系数方法的分类精度要高于其他5种方法。