面向对象的航空高光谱图像混合分类方法

传统的高光谱分类通常仅考虑单一像元的光谱或纹理特征,分类后容易出现地物破碎的现象。鉴于此,本文提出了一种面向对象的混合分类方法,将面向对象的分割结果与传统的像元级分类结果进行有机融合,充分利用对象的光谱特征和空间结构特征。在此基础上,引入了2种具体的混合分类方法,即多尺度分割的SVM分类和多波段分水岭分割的SVM分类。前者将地物光谱的可变性进行弱化处理,转化为多尺度均质对象单元进行分类;后者融入了地物的空间信息和形态学特征,对分割得到的同质区域进行分类。将这2种分类方法应用于航空高光谱数据,实验结果表明:面向对象的混合分类方法的总体精度分别为92.63%和96.13%,与传统的像元级分类法相比,分别提高了10.14%和13.64%,有效地解决了分类后地物的破碎现象。