利用形态学滤波结合SVM分类算法对高光谱图像进行分类

资 源 简 介

利用形态学滤波结合SVM分类算法对高光谱图像进行分类

详 情 说 明

高光谱图像分类是遥感领域的重要研究方向，其挑战在于处理高维度数据的同时保持分类精度。本文将介绍一种结合形态学滤波与SVM分类器的混合方法，该方法通过空间-光谱特征协同提升分类性能。

核心思路分为三个阶段： 形态学预处理 采用开运算或闭运算等形态学操作消除图像噪声，同时保留地物边界特征。结构元素的选择需结合高光谱数据空间分辨率特性，通常采用圆形或矩形核处理空间维度。

特征优化 形态学处理后的图像通过主成分分析（PCA）降维，保留主要光谱特征。此时可提取纹理特征（如灰度共生矩阵）与形态学特征（如区域面积、形状指数）构建多维特征向量。

SVM分类 使用径向基核函数（RBF）的SVM处理非线性可分特征。重点在于核参数优化与样本均衡处理，可通过网格搜索与交叉验证确定最佳超参数，解决高光谱数据中常见的样本不平衡问题。

该方法优势在于：形态学滤波增强空间一致性，弥补纯光谱分类的椒盐噪声缺陷；SVM则提供高维特征下的强泛化能力。实际应用中需注意计算效率问题，可采用分层随机采样策略平衡精度与性能。