【摘 要】
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针对高光谱遥感图像分类精度较低的问题，研究基于多尺度特征的高光谱遥感图像分类方法。利用基于邻域的多尺度空间信息特征提取方法，提取图像多尺度空间特征，构建图像分类样本集；融合高光谱核与空间核获取核函数，利用核函数代替支持向量机中多尺度特征样本间的内积运算，实现图像分类。实验证明：该方法可全面提取图像的多尺度空间特征，在高光谱图像内加入噪声后，该方法依能精准分类图像；该方法的分类Top-1错误率最低为
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.62176113）；
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针对高光谱遥感图像分类精度较低的问题，研究基于多尺度特征的高光谱遥感图像分类方法。利用基于邻域的多尺度空间信息特征提取方法，提取图像多尺度空间特征，构建图像分类样本集；融合高光谱核与空间核获取核函数，利用核函数代替支持向量机中多尺度特征样本间的内积运算，实现图像分类。实验证明：该方法可全面提取图像的多尺度空间特征，在高光谱图像内加入噪声后，该方法依能精准分类图像；该方法的分类Top-1错误率最低为1.8%,Kappa系数最低为0.96,误分类率最高为3.92%,提高了分类精度。
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