JSaCR-master空间感知的协同表示算法应用于高光谱遥感图像分类

资 源 简 介

JSaCR-master空间感知的协同表示算法应用于高光谱遥感图像分类

详 情 说 明

高光谱遥感图像分类是遥感领域的重要研究方向，其核心挑战在于如何有效利用丰富的光谱信息和空间上下文特征。空间感知的协同表示算法为解决这一问题提供了创新思路。

该算法通过以下机制提升分类精度：首先，利用协同表示模型捕捉像素间的光谱相似性，通过线性组合近邻样本重构测试样本。其次，引入空间感知模块，通过局部窗口分析像素的空间分布规律，将空间约束融入协同表示框架。这种双重视角能够显著缓解高光谱数据中的"同物异谱"现象。

关键技术突破体现在空间-光谱联合优化策略上：一方面保持协同表示对噪声的鲁棒性，另一方面通过空间正则化抑制孤立错分点。实验证明，该方法在农田监测、矿物识别等场景中，相比传统光谱分类方法具有更清晰的类别边界保持能力。

该技术的应用价值在于：1) 适用于有限训练样本情况 2) 能自适应不同空间分辨率数据 3) 为后续目标检测提供高质量分类基础。未来可结合深度学习进一步探索多尺度空间特征提取。