Abstract-Det höga antalet spektralband som förvärvas av hyperspektralsensorer ökar förmågan att särskilja fysiska material och objekt, vilket innebär nya utmaningar för bildanalys och klassificering. Denna bokstav presenterar en ny metod för exakt spektral-spatial klassificering av hyperspektral bilder. Den föreslagna tekniken består av två steg. I det första steget, en probabilistisk stöd vektor maskin pixelwise klassificering av hyperspektral bild tillämpas. I det andra steget används rumslig kontextuell information för att förfina de klassificeringsresultat som erhållits i det första steget. Detta uppnås med hjälp av en Markov slumpmässig fältreglering. Experimentella resultat presenteras för tre hyperspektral luftburna bilder och jämförs med de som erhållits genom nyligen föreslagna avancerade spektral-spatiala klassificeringsmetoder. Den föreslagna metoden förbättrar klassificeringsnoggrannheten jämfört med andra klassificeringsmetoder. Index Terms-klassificering, hyperspektral bilder, Markov slumpmässigt fält (MRF), stöd vektor maskin (SVM).
Dessutom, i REF, en Markov slumpmässig fältreglering tillämpas på resultatet av en pixel-wise klassificering av hyperspektral bilder med hjälp av en probabilistisk stöd vektor maskin.
SVM- and MRF-Based Method for Accurate Classification of Hyperspectral Images
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}