一种基于距离可分性波段优选的高光谱图像分类方法

本发明涉及光学遥感高光谱成像的技术领域，特别是一种基于距离可分性波段优选的高光谱图像分类方法。首先，在对原始图像进行预处理后划分为两个内容相互不重叠的训练集和测试集。其次，将需要识别的地物类别两两配对形成地物类别组合，并图像中的波段，计算得到最优可分性波段集合。然后，根据最优可分性波段集合中的变换波段，简化训练集和测试集，仅保留与最优可分性波段集合中的变换波段一致的数据。最后，使用优化后训练集对支持向量机进行训练，并利用训练后的支持向量机，在优化后测试集上完成对地物类别的分类标注。本发明能够有效解决有限样本下的Hughes现象，大幅简化了分类的复杂性和成本，分类速度快，分类精度高。