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目的 针对高光谱数据波段多、数据存在冗余的特点,将小波包信息熵特征引入到高光谱遥感分类中。方法 通过对光谱曲线进行小波包分解变换,定义了小波包信息熵特征矢量光谱角分类方法(WPE-SAM),基于USGS光谱库中4种矿物光谱数据的分析表明,WPE-SAM可增大类间地物的可区分性。在特征矢量空间对Salina高光谱影像进行分类计算,并讨论了小波包最佳分解层的确定,分析了WPE-SAM与光谱角制图(SAM)方法的分类精度。结果 Salina数据实例计算表明:小波包信息熵矢量能较好地描述原始光谱特征,WPE-SAM分类方法可行,总体分类精度(OA)由SAM的78.62%提高到WPE-SAM的78.66%,Kappa系数由0.769 0增加到0.769 5,平均分类精度(AA)由83.14%提高到84.18%。此外,通过Pavia数据验证了WPE-SAM分类方法具有较强的普适性。结论 小波包信息熵特征可较好地表示原始光谱波峰、波谷等特征信息,定义的小波包信息熵特征矢量光谱角分类方法(WPE-SAM)可增大类间地物可区分性,有利于分类。实验结果表明,WPE-SAM分类方法技术可行,总体精度及Kappa系数较SAM有一定的提高,且有较强的普适性。但WPE-SAM方法精度与效率有待进一步提高。  相似文献
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