文章目录

1 引言

2 激光光谱遥感图像分类的数学模型设计

2.1 激光光谱遥感图像去噪

2.2 激光光谱遥感图像的区域分割

2.3 提取激光光谱遥感图像特征

2.4 激光光谱遥感图像的分类器设计

2 仿真实验

2.1 实验对象

2.2 激光光谱遥感图像去噪效果

2.2 实验结果分析

4 结束语

文章摘要:激光光谱遥感图像受到多种因素的影响，复杂多变，当前激光光谱遥感图像分类方法存在精度低，稳定性差等不足，为了获得理想的激光光谱遥感图像分类结果，提出了一种性能优异激光光谱遥感图像分类的数学模型。首先采用偏微分理论对激光光谱遥感图像进行预处理，去除激光光谱遥感图像中的噪声，然后提取激光光谱遥感图像分类的Gabor特征，并采用支持向量机根据Gabor特征进行激光光谱遥感图像分类。实验结果表明：本模型可以提升激光光谱遥感图像分类效果，大幅度减少了激光光谱遥感图像分类错误率。

文章关键词:

论文DOI:10.14016/j.cnki.jgzz.2022.09.094

论文分类号:TP751

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