本发明公开了一种基于空间信息迁移的高光谱图像分类方法,主要解决现有基于SVM算法的高光谱图像分类不准确,速度较慢,稳定性较差的问题。其实现步骤是:先从高光谱图像中随机选出一些波段分别作为源域,利用EM算法对源域进行聚类得到空间信息;随机选取高光谱图像剩余波段中一些波段作为目标域,在空间信息的约束下将目标域样本迁移到标记样本;最后用SVM算法对这些标记样本进行训练分类,得到最终的分类结果。本发明与传统的分类方法相比,具有速度快、效果好等优点,而且可使用较少的波段达到较高的聚类精度,大大的节约了计算成本,可用于矿产探测、资源调查及环境监测。
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