研究目的
通过结合像素的光谱信息和空间位置进行分类，研究高光谱图像分析在区分不同植物物种中的应用。
研究成果
提出的SI-GCK方法能生成精确的分类图，且SI可作为植物的光谱特征用于分类。该结果在植物分类中表现非常令人鼓舞，但还需进一步验证。
研究不足
未来的研究应进一步验证其他空间特征和复合核学习等方法。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于图复合核的高光谱图像精细植物分类
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518585
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
近年来，利用高光谱图像研究和监测植物特性与状态的方法日益普及。高光谱图像的应用改进了育种流程并提高了收益。针对具有适合类内分类的高光谱分辨率特性的高光谱数据，本文重点研究高光谱图像分析在区分不同植物物种中的应用。由于光谱差异微小，植物类内分类具有复杂性。因此，本文提出一种称为SI-GCK的精细化植物高光谱图像分类方法：该方法通过光谱指数（SI）表征植物光谱特征，并利用半监督图复合核（GCK）方法融合像素的光谱信息与空间位置进行分类。作为对比，采用序列浮动前向选择（SFFS）为支持向量机学习筛选光谱波段。其植物分类精度与SI方法结果相近，而本文提出的方法优于上述方案。
作者：
Yanling Liu，Ye Zhang
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