基于模式识别技术的高光谱图像分类研究

针对当前高光谱图像分类方法图像特征向量应用环节设定较为落后，导致分类精度差，无法获取完整图像分类结果的问题，提出基于模式识别技术的高光谱图像分类方法。采用加权平均法，完成高光谱图像预处理，使用多尺寸局部二值法，提取高光谱图像特征向量，确定不同类型光谱信息的联合分布密度，结合模式识别技术，完成高光谱图像分类。通过总体图像分类精度、平均图像分类精度以及kappa系数对此方法的应用效果进行评估，结果表明，本方法精度较高均在96%以上，且kappa系数超过0.9,可缓解当前方法在应用过程中出现的问题。