基于多重分形谱的高光谱数据特征提取

被引：25

作者：

刘小刚 ^{[1
,2
]}

赵慧洁 ^{[1
,2
]}

李娜 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院

[2] 北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室

来源：

光学学报 | 2009年 / 29卷 / 03期

关键词：

高光谱遥感; 多重分形谱; 配分函数法; 奇异性指数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751.1 [数字处理];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

针对单一分形维数在高光谱数据处理中的不足,提出了一种基于多重分形谱的光谱信号奇异性特征提取方法,引入多重分形谱表征光谱曲线的奇异性特征。该方法根据分形测度将光谱曲线进行划分,用光谱概率测度计算配分函数,通过尺度指数的Legendre变换实现光谱曲线多重分形谱的提取,根据各类地物间的类别可分性准则Bhattacharyya距离选择有效特征,最后利用地物分类实验来验证该方法的有效性。实验结果表明,多重分形谱用于分类时分类精度达95.2%,当其维数为原数据波段数的10%时,总体分类精度仍可达82.2%。多重分形谱表征了具有相同奇异性的波段子集的分形维数,准确的描述了光谱曲线的奇异性和分布特点,该方法能够有效地实现高光谱数据的特征提取。

引用

页码：844 / 848

页数：5

共 11 条

[1] 基于扩展数学形态学的高光谱图像异常检测 [J].